本教程使用Seurat包进行10x Visium单细胞空间转录组数据分析。
这个教程涉及:
标准化
降维和聚类
检测空间差异表达基因
交互可视化
与单细胞转录组整合分析
整合切片信息
#1. R环境
## 检查Seurat版本
本教程:Seurat (>=3.2)
help(Seurat)
## 安装包:
# Enter commands in R (or R studio, if i
批量测序实验(单组学和多组学)对于探索广泛的生物学问题至关重要。为了促进交互式、探索性任务以及共享易于访问的信息,《Briefings in Bioinformatics》发表了一个集成了最先进方法的工具包:bulkAnalyseR,可以处理不同的模式数据(转录、表观、时空等),促进顺式,反式和定制调控网络的强大集成和比较。
bulkAnalyseR是什么?
bulkAnalyseR
上下半场是两个游戏。近期,马斯克关于“中国将是 AI 竞争最大赢家”的论述传播度巨广,这一判断的核心逻辑为电力是AI发展的瓶颈,而中国拥有全球最大的电力基础,因此将在AI 算力上远超世界其他地区。抛开宏大叙事,从对电力这一行业的中美对比研究出发,马斯克这一论述的可信度有几分,又有什么深意?
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import copy
from torch.autograd import Variable
from torchvision import models
import matplotlib.cm as mpl_color_m