1.背景知識 在一篇文章里看到了微衛(wèi)星不穩(wěn)定性（Microsatellite Instability，MSI）與riskscore的關(guān)系圖，就去查了一下揭糕，很好的背景知識資料：...
發(fā)簡信
IP屬地：廣東
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TCGA的微衛(wèi)星不穩(wěn)定性數(shù)據(jù)獲取和可視化 -
純生信可難亩钟，可不難
有的人說純生信很難發(fā)表猩谊，有的人說純生信不難發(fā)表尺碰，基本一個月就可以發(fā)表一篇四啰，感覺發(fā)SCI太容易了记餐。說純生信難發(fā)表的人基本都是做一些比較舊的分析套路驮樊，這樣的文章已經(jīng)出來了一大堆，...
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seurat-NormalizeData()源碼解析年底復(fù)盤，發(fā)現(xiàn)很多知識點理解并不深入雕沿，想對這些不清晰的知識點重新梳理一下练湿。 一、NormalizeData()歸一化 考慮到文庫測序深度的影響审轮，我們需要對單細(xì)胞counts矩...
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patchwork：R里面一個挺厲害的拼圖函數(shù)
官方網(wǎng)址：The Composer of Plots ? patchwork (data-imaginist.com)[https://patchwork.data-imag...
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細(xì)胞間通訊教程|| cellphonedb 及其可視化細(xì)胞配受體通識以及常見細(xì)胞分泌信號通路[http://www.reibang.com/p/df4721d29a91]CellChat：細(xì)胞間相互作用分析利器[https:/...
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Stringtie的使用說明
參考文獻(xiàn)：stringtie enables improved reconstruction of a transcriptome from rNA-seq reads幫助文...
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DoRothEA：scRNAseq轉(zhuǎn)錄因子活性預(yù)測工具在看文獻(xiàn)Single-cell RNA sequencing of blood antigen-presenting cells in severe COVID-19 rev...
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typora-讓你愛上Markdown疾渣，從此無法自拔typora-讓你愛上Markdown篡诽，從此無法自拔下載地址 for Windows[https://www.typora.io/#windows]其他系統(tǒng)可進(jìn)typora官...
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關(guān)注科研生態(tài)杈女，推廣科學(xué)成果，解密生命奧妙吊圾，歡迎關(guān)注公眾號：生信風(fēng)暴
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奇異值分解(SVD) --- 線性變換幾何意義PS：一直以來對SVD分解似懂非懂达椰，此文為譯文，原文以細(xì)致的分析+大量的可視化圖形演示了SVD的幾何意義项乒。能在有限的篇幅把這個問題講解的如此清晰啰劲，實屬不易。原文舉了一個簡單的...
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msigdbr 包提供多個物種的MSigDB數(shù)據(jù)
富集分析是一種大家常用分析方法板丽；msigdb數(shù)據(jù)庫中有定義好的基因集呈枉，但其中絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都是人類的；老鼠和其它物種的基因集有的埃碱，但是比較少，無法滿足大眾的需求酥泞。msigdbr...
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分享各種各樣的科研日常芝囤。
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GEO數(shù)據(jù)挖掘小嘗試：（三）利用clusterProfiler進(jìn)行富集分析clusterProfiler 是業(yè)界大神Y叔寫的一個R包似炎，可以用來做各種富集分析辛萍，如GO、KEGG羡藐、DO（Disease Ontology analysis）贩毕、Reacto...
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損失函數(shù)softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy仆嗦、sigmoid_cross_entropy之間的區(qū)別與聯(lián)系cross_entropy-----交叉熵是深度學(xué)習(xí)中常用的一個概念辉阶，一般用來求目標(biāo)與預(yù)測值之間的差距。 在介紹softmax_cross_entropy瘩扼，binary_cr...
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網(wǎng)絡(luò)-R語言進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)包 igraph#igraph 包介紹 igraph是一個用于網(wǎng)絡(luò)分析的庫和R包谆甜。 ##igraph的作用 igraph庫的主要目標(biāo)是提供一組數(shù)據(jù)類型和功能，以實現(xiàn)以下目的：1）輕松實現(xiàn)圖形...
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中心化集绰、標(biāo)準(zhǔn)化规辱、歸一化？
中心化栽燕、標(biāo)準(zhǔn)化罕袋、歸一化 圖.左邊是原始數(shù)據(jù)的分布情況、中間是經(jīng)過中心化的分布情況碍岔、右邊是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后的情況浴讯。圖片來自知乎 說明：本文純屬胡說，沒有加入嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)付秕，如有問題...
