人工智能
复现NC文章华夫图(方块图)-华丽展示实验样本构成
样本构成是实验的开端，也是后续分析的基础，所以样本信息在论文中需要详细展示，涉及到你实验的真实性和可重复性。一般样本构成可以使用AI做示例图，有些临床采样，可以使用柱状体的方式展示，我们之前讲过一种。最近在NC文章中看到用华夫图表示样本的构成，感觉效果很好，这里复现一下。原文图如下：
image.png
（Single cell analysis of cribriform pro
全球人工智能技术大会（GAITC 2025）：技术前沿与产业融合的深度交响
文章目录
大会亮点：前沿技术与应用场景的深度交融
大模型：从通用到垂直的进化之旅
具身智能：机器人与物理世界的智能交互
脑机接口与神经拟态计算：开启人机融合新纪元
AI伦理与治理：构建技术发展的道德基石
产业应用：AI技术赋能千行百业
智能传媒：内容创作与传播的革新
【kafka】kafka topic 扩分区、副本
如何给 Kafka 新增分区
kafka如何扩容服务器、重新分区Partition
kafka rebalance机制
scanpy数据整合批次效应去除原理
引用：葬花朴
1.scanpy.external.pp.mnn_correct**
第一步：将表达量按细胞进行归一化，计算细胞之间归一化后的Euclidean距离。
第二步：识别MNN（mutual nearest neighbors， 相互最近的邻居）：假设两个batch，寻找batch1中每一个细胞的在batch2中最近的k个细胞（knn1），对batch2进行相同操作（knn2），knn1和
Hisat2+FeatureCounts+DESeq2流程+作图！
featureCounts是一个用来统计count数的软件，运行的速度飞快，比之前用的htseq-count快了好多好多。 照例先说一下怎么下载这个软件：
wget
tar -zxvf subread-1
单细胞细胞比例分析方法列举
1.利用箱线图比较两类样本的某个细胞比例差异
比较直观，但是缺点在于如果单细胞样本个数过少且异质性大，导致很难有统计学显著意义
library(ggpubr)
data <- data.frame(Cancer = c(0.5, 0.6, 0.8, 0.2),
Normal = c(0.2, 0.3, 0.7, 0.4),
