分開與合在一起都可以分析飘诗，但目的不同珊肃。 分開分析更多強調(diào)看通路是被激活還是被抑制骡楼； 合在一起分析更宏觀蟀瞧。 1 為什么要分開討論廉白？因為我們希望通過看顯著上調(diào)或下調(diào)的基因中通過G...
IP屬地：山東
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GO分析時使用上調(diào)or下調(diào)差異基因
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seurat-NormalizeData()源碼解析年底復(fù)盤隧饼，發(fā)現(xiàn)很多知識點理解并不深入进统，想對這些不清晰的知識點重新梳理一下助币。 一、NormalizeData()歸一化 考慮到文庫測序深度的影響螟碎，我們需要對單細胞counts矩...
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非負矩陣分解（NMF）應(yīng)用于scRNAseq的細胞分群NMF算法簡介 非負矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的思想可以描述為眉菱，對于任意給定的一個非負矩陣V，NMF算法能夠找到...
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R：理解隨機種子（set.seed函數(shù)）
在R語言中掉分，set.seed函數(shù)是一個重要的工具俭缓，它用于設(shè)置隨機數(shù)生成器的種子克伊。種子是隨機數(shù)生成過程中的起始點，它決定了隨機數(shù)序列的起始值华坦。通過設(shè)置相同的種子愿吹，我們可以確保每...
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零基礎(chǔ)學(xué)生信入門筆記(R語言、Linux惜姐、Python犁跪、RNA-seq、單細胞測序歹袁、質(zhì)譜流式耘拇、TCGA、GEO宇攻、單細胞經(jīng)典文獻解讀)
醫(yī)學(xué)生零基礎(chǔ)學(xué)生信是先學(xué)Python還是先學(xué)R語言？[https://www.zhihu.com/question/432353982]如何學(xué)習(xí)R語言[https://www...
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轉(zhuǎn)錄組分析——STAR+RSEM+Deseq2STAR+RSEM+Deseq2視頻課程鏈接已經(jīng)公開, https://www.bilibili.com/video/BV1KJ411p7WN?p=8[https://www...
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2019-06-27 scenic: single-cell regulatory network inference and clustering
title：scenic: single-cell regulatory network inference and clustering journal：Nature me...
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數(shù)據(jù)挖掘中的LogFC,p值和FDR值是什么倡勇？GEO數(shù)據(jù)挖掘或轉(zhuǎn)錄組分析差異表達[https://www.plob.org/tag/%e5%b7%ae%e5%bc%82%e8%a1%a8%e8%be%be]基因時逞刷，結(jié)果中...
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R-SCENIC 單細胞轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析文章接受，終于有空再發(fā)點筆記了?? SCENIC_Tutorial[#scenic_tutorial]Setup[#setup]Load Packages[#load-pack...
