预热： 四维（及以上）概念
什么是四维？
或许你压根就没接触过，你只知道什么是三维。
那么这一章节，就是带你接触四维概念的。
首先，最基础的定义想必大家都知道：
一维点，二维线，三维体，四维是时间，五维······
光是讲概念真的非常好理解，就是在三维的抽象概念上加上时间轴【虚指】
啊问题来了，四维空间是什么样的？
（以下为个人观点）
我们都知道，高维可以看到低维，但低维不可以看到高维。
我们看不到四维。
举一个很著名的悖
人工智能
跟着Nature Metabolism学作图:R语言ggplot2水平堆积柱形图并添加同组连线
论文
Single-cell profiling of vascular endothelial cells reveals progressive organ-specific vulnerabilities during obesity
#Sec58
s42255-022-00674-x.p
将所有员工的名字映射成一个新的流对象
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class MapDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> list = Employee.getEmpLi
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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？
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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 <-
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