山東第一醫(yī)科大學(xué)肺稀， 青年教師一枚滑蚯，三代測(cè)序技術(shù)愛(ài)好者党巾。
IP屬地：廣東
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大佬矛纹，你好臂聋，我有nanopore和illumina的數(shù)據(jù)，怎么進(jìn)行組裝呢或南？謝謝孩等！
基因組組裝項(xiàng)目的十二步建議
1. 建立項(xiàng)目團(tuán)體 多機(jī)構(gòu)合作，數(shù)據(jù)和利益共享采够。 2. 收集目標(biāo)基因組信息 考慮的因素：基因組大小肄方、倍性、雜合性蹬癌、GC含量和重復(fù)权她。 數(shù)據(jù)庫(kù)查詢：fungi (http://w...
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大佬你好，我有ONT數(shù)據(jù)和illumina數(shù)據(jù)能用hifiasm逝薪、
嗎隅要？或者有其他軟件能把這兩數(shù)據(jù)組裝，謝謝用Hifiasm基于HiFi數(shù)據(jù)組裝基因組：（一）簡(jiǎn)介Hifiasm軟件和HiFi數(shù)據(jù)
(全文約900字) 1. HiFi數(shù)據(jù) HiFi reads（High Fidelity reads）是2019年由PacBio公司推出的基于環(huán)化一致性序列（Circular...
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大佬董济，得到了yml文件和sh文件怎么分析呢拾徙？小白看不懂這里兩個(gè)結(jié)果。感局。感謝感謝
基因組組裝之Verkko尼啡，實(shí)現(xiàn)T2T級(jí)別組裝（可與hifiasm一較高下）
Verkko是一個(gè)用于實(shí)現(xiàn)端粒到端粒（telomere to telomere, T2T）基因組組裝的新工具。 Rautiainen, M., Nurk, S., Walen...
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您好询微，請(qǐng)問(wèn)推斷出的state是什么呢崖瞭？根據(jù)什么劃分的呢？
單細(xì)胞之軌跡分析-2：monocle2 原理解讀+實(shí)操
軌跡分析系列： 單細(xì)胞之軌跡分析-1：RNA velocity[http://www.reibang.com/p/ee0f7a8e6a06] 擬時(shí)間序列分析（Pseudot...
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大佬撑毛，您好书聚，有些問(wèn)題想問(wèn)，可以幫忙解答嗎藻雌？有償
《Similarity network fusion for aggregating data types on a genomic scale》
鏈接：https://github.com/yik-cyber/SNFtool[https://github.com/yik-cyber/SNFtool]總結(jié)相似融合網(wǎng)絡(luò)：聚...
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請(qǐng)問(wèn)大佬糯景，TSCAN論文中關(guān)于魯棒性的測(cè)試代碼在哪可以找到呢嘁圈？非常感謝
單細(xì)胞軌跡分析之TSCAN
說(shuō)在前面 單細(xì)胞擬時(shí)序分析(Pseudotime)是揭示不同細(xì)胞之間分化軌跡的重要方式，在很多單細(xì)胞測(cè)序?yàn)橹鞯难芯恐形覀兌寄芤?jiàn)到不同展示方式的軌跡分析蟀淮。截止到目前丑孩，用于擬時(shí)序...
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@小潤(rùn)澤 謝謝大佬，非常感謝
DCA：liquid correlation analysis
前言 這是香港中文大學(xué)(深圳)數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院于天維教授的一篇文章《A new dynamic correlation algorithm reveals novel funct...
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@小潤(rùn)澤 算出ccc.diff后灭贷，里面的負(fù)值是代表負(fù)相關(guān)還是沒(méi)有相關(guān)性呢？
DCA：liquid correlation analysis
前言 這是香港中文大學(xué)(深圳)數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院于天維教授的一篇文章《A new dynamic correlation algorithm reveals novel funct...
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@小潤(rùn)澤 感謝大佬略贮，我想問(wèn)下TROM與pearson類似甚疟，可以識(shí)別基因與基因的聯(lián)系嗎？我之前用peason算基因間的相關(guān)性逃延，效果不太好览妖。。揽祥。
從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度理解RNA-seq
這次是分享李婧翌團(tuán)隊(duì)的一篇綜述《Modeling and analysis of RNA-seq data: a review from a statistical pers...
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大佬讽膏，您好，請(qǐng)問(wèn)您用過(guò)TROM嗎拄丰？有些疑問(wèn)想請(qǐng)教
從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度理解RNA-seq
這次是分享李婧翌團(tuán)隊(duì)的一篇綜述《Modeling and analysis of RNA-seq data: a review from a statistical pers...
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大佬府树，您好，LAC是怎樣表示基因間的相關(guān)性的料按？越大代表越相關(guān)嗎奄侠？非常感謝
DCA：liquid correlation analysis
前言 這是香港中文大學(xué)(深圳)數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院于天維教授的一篇文章《A new dynamic correlation algorithm reveals novel funct...
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大佬，你知道哪錯(cuò)了嗎
Monocle2包學(xué)習(xí)筆記（四）：Differential Expression Analysis
差異基因表達(dá)分析是RNA-Seq實(shí)驗(yàn)中的常見(jiàn)任務(wù)载矿，Monocle2可以幫助我們找到在不同組細(xì)胞之間差異表達(dá)的基因垄潮，并評(píng)估這些基因差異表達(dá)變化的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 Basic Dif...
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VIA（基于與馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)改進(jìn)相結(jié)合的惰性傳送隨機(jī)行走來(lái)重建細(xì)胞譜系）
VIA 步驟1:對(duì)單細(xì)胞級(jí)圖進(jìn)行聚類牡整，使每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)單細(xì)胞集群(通過(guò)我們的聚類算法parc計(jì)算)。得到的聚類圖構(gòu)成了后續(xù)隨機(jī)漫步的基礎(chǔ) 第2步:兩階段偽時(shí)間計(jì)算:(i)偽...
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能用diffusion map進(jìn)行聚類嗎潦闲？或者有基于Affinity矩陣的聚類方法嗎？謝謝大佬
Diffusion Map在單細(xì)胞中的應(yīng)用
單細(xì)胞降維 基于單細(xì)胞表達(dá)矩陣的降維方式有很多迫皱，例如UMAP歉闰，t-SNE，PCA等卓起，而Diffusion Map是基于非線性的降維模式和敬。對(duì)于單細(xì)胞表達(dá)譜而言，該降維方法有利于...
