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空间转录组数据分析环境搭建:使用 Conda 和 VSCode 实现本地/远程无缝开发

VSCode 作为轻量级但功能强大的编辑器,其 Remote 开发扩展允许开发者在本地编辑代码,而实际运行环境位于远程服务器或 WSL 子系统中,实现“本地手感,远程算力”的无缝体验。二者的结合,兼顾了环境配置的灵活性与开发效率,是生信分析的理想方案。重启后,Ubuntu 终端会自动弹出,提示你设置 UNIX 用户名和密码(注意:输入密码时屏幕不会显示,这是 Linux 的特性,放心输)。你可以缩

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#数据分析#python
从 Seurat 到 AnnData:用 anndataR 打通 R 与 Python 单细胞数据生态

在更复杂的分析项目中,用户往往希望明确指定哪些内容进入AnnData的不同字段。例如,希望将 counts 写入X,将部分矩阵写入layers,将 PCA 和 UMAP 写入obsm,并保留部分 metadata。),),adataassay_name:指定需要转换的 Seurat assay;x_mapping:指定 AnnData 中X的来源;:指定需要写入 AnnDatalayers的矩阵;

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#算法#数据分析#r语言 +1
Xenium数据分析 | 使用Xenium Ranger重新分析数据

Xenium组织空间原位多组学分析系统具有许多技术优势,已成为以亚细胞分辨率分析多重空间基因表达和蛋白质表达的理想产品。该平台的核心是全自动和高通量的Xenium分析仪,可以自动进行探针标记、成像和机载数据分析等全流程功能。Xenium分析仪能够在图像采集和生化循环的同时处理图像,立即获得可解读的数据。

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#数据分析#python
Xenium | 空间原位转录组数据分析全解

10x Genomics推出的Xenium平台基于高通量的原位杂交技术,通过使用特异性探针捕获 RNA 分子,并在组织切片上直接检测信号,使得我们能够在单细胞分辨率的基础上,精确地检测和定位组织切片中的基因表达情况。最近有几位同学后台私信我,希望能完整介绍下Xenium数据分析全流程,以及空转数据能做的分析有哪些,我上网查了下,好像还真没有一个全面完整的教程,于是乎,我们使用10x官方公布的测试数

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#算法
空间转录组数据分析环境搭建:使用 Conda 和 VSCode 实现本地/远程无缝开发

VSCode 作为轻量级但功能强大的编辑器,其 Remote 开发扩展允许开发者在本地编辑代码,而实际运行环境位于远程服务器或 WSL 子系统中,实现“本地手感,远程算力”的无缝体验。二者的结合,兼顾了环境配置的灵活性与开发效率,是生信分析的理想方案。重启后,Ubuntu 终端会自动弹出,提示你设置 UNIX 用户名和密码(注意:输入密码时屏幕不会显示,这是 Linux 的特性,放心输)。你可以缩

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#数据分析#python
Biomni:来自斯坦福的通用型生物医学 AI 智能体,科研“虚拟助手“来了!

斯坦福推出Biomni:通用AI生物医学研究助手 Biomni是斯坦福SNAP团队开发的AI科研助手,能像科学家一样执行跨领域生物医学研究任务。它由Biomni-E1(整合150+工具和59个数据库)和Biomni-A1(智能代理)组成,可自动完成从基因分析到实验设计的复杂工作流。在性能测试中,Biomni准确率接近专家水平,能处理多组学分析、CRISPR设计等任务,并输出可视化报告。目前项目处于

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#python#数据分析#人工智能
Xenium | 空间原位转录组数据分析全解

10x Genomics推出的Xenium平台基于高通量的原位杂交技术,通过使用特异性探针捕获 RNA 分子,并在组织切片上直接检测信号,使得我们能够在单细胞分辨率的基础上,精确地检测和定位组织切片中的基因表达情况。最近有几位同学后台私信我,希望能完整介绍下Xenium数据分析全流程,以及空转数据能做的分析有哪些,我上网查了下,好像还真没有一个全面完整的教程,于是乎,我们使用10x官方公布的测试数

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#算法
空间转录组数据分析环境搭建:使用 Conda 和 VSCode 实现本地/远程无缝开发

VSCode 作为轻量级但功能强大的编辑器,其 Remote 开发扩展允许开发者在本地编辑代码,而实际运行环境位于远程服务器或 WSL 子系统中,实现“本地手感,远程算力”的无缝体验。二者的结合,兼顾了环境配置的灵活性与开发效率,是生信分析的理想方案。重启后,Ubuntu 终端会自动弹出,提示你设置 UNIX 用户名和密码(注意:输入密码时屏幕不会显示,这是 Linux 的特性,放心输)。你可以缩

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#数据分析#python
Xenium数据分析 | 数据预处理、单细胞降维聚类、细胞类型定义

上节我们下载10x官方数据后,使用spatialdata框架进行数据读取,这节我们拿到单细胞数据后,使用常规单细胞数据分析流程,进行数据质控、低质量细胞删除、降维聚类、筛选特征基因、参考文章细胞类型marker进行细胞类型定义。封装一个细胞类型占比绘图函数,可以绘制单样本或多样本分开的饼图、柱状图。数据处理大致过程如下。

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#数据分析#聚类#数据挖掘
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