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7+纯生信，基于肿瘤微环境的分型分析，不蹭热点的分型怎么做，值得学习！

7+纯生信，基于肿瘤微环境的分型分析，不蹭热点的分型怎么做，值得学习！

发表杂志：Cellular Oncology 影响因子：7.051 本文属于单肿瘤分型思路，类似的分型文章我们也解读过很多。 肿瘤分型文章比较重要的结论就是分型后构建的评分能够预测免疫治疗或者其他治疗的疗效。可以用于分型的基因集很多，结合热点做分析会事半功倍，现在上车正是时候！ 生信分析咨询 请关注生信小课堂，全网同名 研究概述： 该研究旨在描绘直肠癌（RC）完整的TME景观，包括非
人工智能 2025年08月23日
【GitHub周榜】OpenHands揽星50K，AI开发的“新王者”诞生？

【GitHub周榜】OpenHands揽星50K，AI开发的“新王者”诞生？

在当今软件开发领域，AI技术正以前所未有的速度改变着开发模式。GitHub上最近有一个备受瞩目的开源项目——OpenHands（前身为OpenDevin），它由All-Hands-AI团队主导开发。OpenHands是一个以人工智能为核心的软件开发代理平台，旨在通过AI技术简化软件开发流程，提升开发效率。自2024
人工智能 2025年08月18日
Spring AI之模型上下文协议（MCP）

Spring AI之模型上下文协议（MCP）

文章目录 MCP Client Boot Starter Starters 标准MCP客户端 WebFlux MCP客户端 配置属性 通用属性 STDIO传输属性 SSE传输属性 功能特性 同步/异步客户端类型 客户端定制化 同步客户端定制化示例 传输支持 与Spring AI集成 使用示例 示例应用 MCP Server B
人工智能 2025年07月26日
m6A相关分析还可以做到8分+？

m6A相关分析还可以做到8分+？

m6A-immune-related lncRNA prognostic signature for predicting immune landscape and prognosis of bladder cancer 用于预测膀胱癌免疫状况和预后的m6A-免疫相关lncRNA预后特征 发表期刊：J Transl Med 发表日期：2022 Oct 29 影响因子：8.440 DOI:  10
人工智能 2025年10月01日
【自编数学中考压轴题】新定义之直角椭圆

【自编数学中考压轴题】新定义之直角椭圆

自己在家闲的没事按中考压轴题要求出了道新定义（ 完全考纲内内容，决不超纲 各路大神可以尝试来做做试试 难度挺高的，北京某强校某实验班学生做的时候爆了一大片人 28.对于平面直角坐标系中的点M（x1，y1）、N（x2，y2），点M、N之间的直角距离定义为d（M，N）=|x1-x2|+|y1-y2|。平面上所有满足d（K，M）+d（K，N）=6的点K组成的图形称为点M、N的“直角椭圆”。对于图形G，
人工智能 2025年05月19日
用Ceph搭个私人NAS网盘！

用Ceph搭个私人NAS网盘！

目录 image.png 前言 为什么要搭建一个NAS 因为存储空间不够了。本人有保留文档的习惯，自己经手过的东西，写的代码、自己做的视频、看过的书、看过的电影我都希望一直保留下来。所以数据越来越多，而一个移动硬盘只有4TB的空间，存不下。所以需要搭建一个NAS来扩大存储空间。 而且用移动硬盘还有一个风险，万一哪天这个盘坏掉了，我的数据就全部丢失了。所以除了扩大空间之外，需要做数据冗余
人工智能 2025年09月10日
Fastp

Fastp

Fastp简介 fastp是一款数据质控过滤软件，作者是陈实富，来自深圳海普洛斯公司。该软件可以实现fastqc-Trimmomatic-fastqc一条龙，操作简单，快速。不仅适用于illumina测序平台，还支持Pacbio和Ion torrent的测序数据。 1 Fastp功能介绍 1.1 过滤 fastp可以对低质量序列，较多N（empty base）的序列进行过滤。该功能默认是启用的，可
人工智能 2025年05月27日
专利相关链接（AI辅助）

专利相关链接（AI辅助）

搜索引擎：必应，百度，谷歌镜像专利检索查询和下载网站：黑马链接，cnkiAI辅助链接：kimi，DeepSeek，豆包，秘塔，开搜，天工AI，博查，纳米AI，Hika AI,MIKU,大同AI通用大模型&
人工智能 2025年04月22日
R数据可视化: PCA和PCoA图, 2D和3D

R数据可视化: PCA和PCoA图, 2D和3D

前言 主成分分析(Principal Components Analysis，PCA)，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。 数据降维展示
人工智能 2025年05月28日