做教程的一定比学教程的人知识储备多，无论各类自媒体的教程做的有多棒，也只能授汝以鱼，若想真正的获得"渔技"，还是得去Github或者软件帮助信息中提供的官方vignette中学习完整的workflow。”，说的通俗些叫“磨刀不误砍柴工”，很多同学不听我的建议，仍然略过编程基础直接学习生信，结果是遇到俄罗斯套娃式的一系列报错无从下手，又都返回来找我答疑。我不是大神，但我乐于分享，自我充实的同时也在B

基于选定的参数模板和配色方案，平台支持从数据过滤、批量效应去除、降维聚类到细胞注释、差异基因表达和富集分析（Fig.1).此外，该平台还提供详细的用户指南、参数描述、视频、常见问题（FAQ）和在线客户服务支持，帮助用户在分析过程中获得必要的帮助和支持。该平台支持完整的分析管道，从细胞过滤、批量效应去除、聚类、细胞注释、差异基因表达 （DEG） 和富集分析，到特征分析、空间转录组数据的交互式可视化，

建议在针对平台使用的客户新开辟一个简短的基础教学模块，提前录制好 相关操作和知识的短视频，嵌入在平台网页或相关程序中，可以更高效地解决客户 的基础问题（在某个角度上，人工在群里答疑也并非易事，因为每个人的水平，乃 至理解能力都有很大的偏差，如果能够优先观看相关知识讲解也许可以解决大多数 问题）。对比原文，证明分群参数不够合理。2、对成纤维细胞亚群进行重新聚类（图a）、每个样本的细胞亚型的数量占比（

最近做使用infercnv的时候遇到了个小bug，在运行到step15的leiden聚类过程中会有以下报错：如果需要、生信热点、自测数据辅导、，欢迎联系客服微信[如果把代码和运行日志提交给AI，那你收获到的回答是：这个报错发生在inferCNV进行Leiden聚类前的“计算近邻图”步骤，核心问题是NA，导致邻接矩阵的索引分配失败。这不是你的数据原本有缺失，而很可能是计算过程中的数值问题。为了高效定

X2Go采用压缩以及缓存技术缓解了远程桌面占用带宽导致操作卡顿的问题，而且其基于SSH加密技术，更加安全。X2Go支持的桌面系统非常多，如KDE、GNOME、LXDE、XFCE、MATE、UNITY等等，配置时需要依据自己安装的桌面系统进行选择。X2Go与上述部分桌面系统存在兼容性问题，有可能导致X2Go连接上去后闪退，实践下来，XFCE与X2Go搭配起来使用体验是最好的。Linux图形化界面的演

的概念切入，由浅入深，探讨人工智能的发展过程、应用领域（自然语言处理、多模态融合、大模型等），已经开发的产品（Med-PaLM2、盘古、百图生科等）以及未来可能面临的问题和困惑。该框架利用参考基因（Reference Genes, RGs）的表达模式作为“标尺”，结合最大调整卡方（MAC）统计量，旨在更公平、更准确地评估不同BEC方法的性能，尤其关注其在消除技术偏差的同时是否保留了真实的生物学变异

JSON是一种轻量级数据交互格式，可以按照JSON指定的格式去组织和封装数据。其本质是一个带有特定格式的字符串，其可以在各个编程语言中进行流通、传递、交互。而Python中的数据格式(列表、字典)可以做到与JSON的无缝切换。注：当JSON是列表时，需要列表中嵌套的是字典。

R语言中基础的机器学习主要有：分类、聚类、降维、回归(预测，自变量和因变量)这积累问题。拿到数据和问题首先要会判定是这4类中的哪一种。此前我们也用专门的教程介绍过在。

上一次内容我们介绍了Pycharm的安装与配置过程(

更重要的是，通过跨物种比较，作者发现这些核心功能细胞（如大脑中的神经元和小胶质细胞，肺中的II型肺泡细胞和内皮细胞）的相对比例在人、小鼠和猴子之间高度保守（图 2k）。通过对各500万个人类和小鼠细胞的分析，他们发现scCompass的细胞中平均检测到的基因数量更多，这意味着其数据中的“零值”（dropout）更少，数据完整性和质量更高（图 5a）。心脏的OSGs富集于肌肉收缩；更重要的是，这些被