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将torch升级到13.0或者以上的版本。Python 版本 3.9.19。即可解决,代码也可以运行。在执行以下代码时报错。

下载org.Hs.eg.db时报错:Error: package or namespace load failed for ‘org.Hs.eg.db’: .onLoad failed in loadNamespace() for ‘org.Hs.eg.db’, details: call: l$contains error: $ operator is invalid for
**Installation path not writeable, unable to update packages:xxx,xxx,xxxWarning message: package ‘scuttle’ is not available (for R version 4.0.2)**## 首先第一个报错:Installation path not writeable, unable to
使用Seurat对空间数据集进行分析,可视化和集成1、介绍本教程演示了如何使用Seurat(> = 3.2)分析空间分布的RNA-seq数据。尽管分析流程类似于单细胞RNA序列分析的Seurat工作流程,但我们引入了更新的交互作用和可视化工具,特别着重于空间和分子信息的整合。本教程将涵盖以下任务,我们认为这些任务在许多空间分析中都是常见的:Normalization标准化Dimensiona
使用Seurat对空间数据集进行分析,可视化和集成1、介绍本教程演示了如何使用Seurat(> = 3.2)分析空间分布的RNA-seq数据。尽管分析流程类似于单细胞RNA序列分析的Seurat工作流程,但我们引入了更新的交互作用和可视化工具,特别着重于空间和分子信息的整合。本教程将涵盖以下任务,我们认为这些任务在许多空间分析中都是常见的:Normalization标准化Dimensiona
Multimodal 参考数据的比对Intro: Seurat v4 Reference Mapping这篇文章介绍了将查询数据集比对到Seurat中并且将其注释的过程。在此示例中,我们将10X Genomics of 2,700 PBMC发布的第一个scRNA-seq数据集映射到我们最近描述的用228种抗体测量的162,000 PBMC的CITE-seq参考序列。我们选择了此示例来说明参考数据集
使用Seurat对空间数据集进行分析,可视化和集成1、介绍本教程演示了如何使用Seurat(> = 3.2)分析空间分布的RNA-seq数据。尽管分析流程类似于单细胞RNA序列分析的Seurat工作流程,但我们引入了更新的交互作用和可视化工具,特别着重于空间和分子信息的整合。本教程将涵盖以下任务,我们认为这些任务在许多空间分析中都是常见的:Normalization标准化Dimensiona
ERROR: lazy loading failed for package常用的服务器崩了 只能换台服务器,新的服务器好多R包都没有安装,今天安装DESeq2居然报错了各种R包,如果不在R语言官网上,那它极有可能在Bioconductor或者Github上我是用的以下安装方法,然后报错BiocManager::install('DESeq2')然后我使用Github(https://github
报错:或者用Bioconductor下载也会出现上图的报错解决方法:先下载devtools包然后通过devtools下载:library("devtools")devtools::install_github('satijalab/seurat-data')就可以下载成功啦!
报错Error in h(simpleError(msg, call)) :error in evaluating the argument 'con' in selecting a method for function 'import': invalid class “GFF2File” object: undefined class for slot "resource" ("charact







