人工智能

maftools包分析突变数据,绘制瀑布图

前面给大家介绍了MAF文件格式 ☞ MAF格式(mutation annotation format) 以及如何从TCGA数据库下载MAF格式的突变数据。 ☞ 如何从TCGA数据库下载体细胞突变数据(somatic mutation) 今天我们来讲讲,怎么用R的maftools包来分析MAF格式的突变数据,并用瀑布图来展示结果。maftools这个包的主要分为两部分功能,分析和可视化。下图列出了,

答读者问(6):单细胞TPM矩阵如何分析?

问题 一、有的文章只提供TPM的单细胞表达矩阵,可以用seurat分析吗? 二、分析流程和用count矩阵有什么不同? 三、10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗? 先来看看第3个小问题 10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗? 答案是不需要。 我们看一下seurat里面NormalizeData()函数是如何做标准化,然后求Log。 test.seu <-

时间平方根法、时间对数法笔记

规范求取固结系数的方法有时间平方根法和时间对数法,基本原理都是利用理论曲线和试验曲线的形状相似性,配合经验,找某一固结度下(时间平方根法选的是90%固结度,时间对数法选的是50%固结度)理论曲线上时间因数相当于试验曲线上的某一时间值。时间平方根法步骤如下:先根据试验数据绘制变形与时间平方根的关系曲线,然后找到曲线上初始阶段的直线段,延长交与纵轴,交点叫做理论零点,再过理论零点做一条直线,新直线是老

智能AI医疗物资/耗材管理系统升级改造方案分析

基于AI技术的智能物资管理系统为各级医疗机构(包括三甲医院、社区诊所、药房等)提供了一套完整的数字化管理解决方案。系统通过物联网传感器实时监控库存状态,结合机器学习算法分析历史消耗数据、季节性因素和突发公共卫生事件影响,可提前90天预测物资需求波动,使库存周转率提升40%以上。系统具备以下核心功能: 智能预警机制&

产品经理眼中的数据仓库

作为一名数据产品经理,即使我们不写程序,也需要知道正在运行的大数据系统中,是如何一步步的实现可视化展示的。不仅能指导在新产品规划中提前基于典型业务场景、异常业务分析(如核心客户流失对年度营业收入的影响分析、某次线下活动过后出现一批从未出现过的新线索)、客户最为关心的经营指标波动等等的产品功能设计,也能在需求汇报或原型讲解时,以事实案例为依据、数据为支撑来提升可行性和上线后的成功概率。甚至在产品投入

华为云Flexus+DeepSeek征文 | 基于Dify和DeepSeek-R1开发企业级AI Agent全流程指南

作者简介我是摘星,一名专注于云计算和AI技术的开发者。本次通过华为云MaaS平台体验DeepSeek系列模型,将实际使用经验分享给大家,希望能帮助开发者快速掌握华为云AI服务的核心能力。 目录1. 前言2. 环境准备2.1 华为云资源准备2.1 实操手册3. 开发企业知识库Agent3.1 访问dify平台工作室3.2 导入工作流3.4 创建知识库3.4

AI 的智能体专栏:从原理到搭建,解锁 AI 自主系统技能

AI 的智能体专栏:从原理到搭建,解锁 AI 自主系统技能 AI 的智能体专栏:从原理到搭建,解锁 AI 自主系统技能,本文介绍 “AI 的智能体专栏”,围绕智能体展开,解析其自主运行原理,教读者用大模型搭建简单智能体及设计多智能体协作。学习该专栏可提升多方面能力,

Trae IDE评测体验:通过 MCP Server - Figma AI Bridge 一键将 Figma 转为前端代码

Trae IDE评测体验:通过 MCP Server - Figma AI Bridge 一键将 Figma 转为前端代码在现代前端开发中,从设计稿到可用页面的交付往往需要大量重复劳动:切图、手写样式、布局调整……而借助 MCP Server - Figma AI Bridge,我们可以将 Figma 设计稿自动转换成整洁的 HTML/CS

医学图像分割的基准:TransUnet(用于医学图像分割的Transformer编码器)器官分割

1、 TransUnet 介绍TransUnet是一种用于医学图像分割的深度学习模型。它是基于Transformer模型的图像分割方法,由AI研究公司Hugging Face在2021年提出。医学图像分割是一项重要的任务,旨在将医学图像中的不同结构和区域分离出来,以便医生可以更好地诊断和治疗疾病。传统的医学图像分割方法通常使用基于卷积神经网络&#xff08