【细胞交换信息汇总】2022.6.10日

最新推荐文章于 2022-08-01 09:00:55 发布
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【1】西安地区，本室有THP1，HUVECs，RAW264.7，MC3T3，牙髓，牙周膜，求馈赠或交换HL－60.
【2】求人静脉内皮细胞HUVEC  实验室有H1299,A549,MDA-MB231,ASPC-1,MIA-Paca-2，BXPC-3,HCT-116,MHCC-97,HT-29,MCF-7,Hepg-2,SW480细胞
【3】请问谁有这个细胞人正常软骨细胞c28i/12细胞，想要换一个？我有SW2353，MG63，RAW264.7，MH7A，THP1，状态都很好
【4】求换细胞BT474现有MDAMB468和4T1。 坐标甘肃兰州。
【5】坐标南京，求换HFL细胞，我有A549、BEAS-2B、16HBE、raw、THP-1、PC-12、HUVEC等细胞
【6】求大鼠肝癌细胞株HTC细胞，或RH-35细胞？愿意交换或者购买
【7】坐标陕西 有没有同仁有中国仓鼠肺细胞，组里也有别的细胞可以交换
【6】求状态好的THP-1细胞，最好是用1640培养基养的。实验室有食管癌细胞Kyse150，109可以交换，感谢大家！
【7】坐标太原，求代数低的H9C2细胞，实验室有多种肝癌细胞
【8】求乳腺癌MCF-7，MDA-MB231细胞，最好有检测报告（没有也行），可以用耗材换，坐标上海
【9】各位朋友，坐标北京，想换A431或MCF-7，可以提供人胶质瘤细胞系u87，ln229，小鼠gl261等，其他的也可以问问万一有呢
【10】求助MH-S，Ana-1，J774A.1，和永生化的iBMDM细胞系。
【11】提供细胞PC12，H9c2，HaCaT，MDCK，Caco2，sw480，HCT116，HT29，NCM460，LMH，A549。求助MH-S，Ana-1，J774A.1，和永生化的iBMDM细胞系。
【12】请问有朋友有PC9细胞吗。可提供h1299 a549 hcc 827 和耗材请问有朋友有PC9细胞吗。可提供h1299 a549 hcc 827 和耗材
【13】请问有人有RBMEC、HUVEC吗？我们实验室Raw264.7，HepG 2 ，H1299 ，H1975， LLC ，SKB3  A549，bv2，状态良好，或者耗材也可以交换，感激不尽[合十][合十][合十]
【14】请问有大佬有RA-FLS和FLS吗（人类风湿关节炎成纤维滑膜细胞和人正常成纤维滑膜细胞）[合十] ，可交换可购买。

更多交换信息 戳我查看》》》

增强检索问答RAG研究成果综述 Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey
数智笔记
04-03 1776
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.19473项目存储库：https://github.com/hymie122/RAG-SurveyPenghao Zhao, Hailin Zhang, Qinhan Yu, Zhengren Wang, Yunteng Geng, Fangcheng Fu, Ling Yang, Wentao Zhang, Bin Cui, Fellow, IEEE摘要—人工智能生成内容（AIGC）的发展得益于模型算法的进步、基础模型规模的增加以及大量高质量
【细胞交换】本周细胞交换信息汇总（2022.4.27）
Bio12345的博客
04-27 738
大家快来交换啦啦啦 【1】求一株HCT15细胞，可以用THP-1或其他细胞交换，如果有sw480、colo320也可以交换 【2】目前由于试验需要，需要采用RAW264.7巨噬细胞构建炎症模型，但由于疫情原因，现上海中科院细胞库的细胞株无法发货，哪位大神可以伸出援助之手提供一株细胞不胜感激。 【3】求Ishikawa细胞和HEC-1A细胞，我们有293T，A549，NETRA-2等，可互换，也可以交换耗材呦，感谢感谢！ 回复点赞收藏 邀请讨论收录 【4】交换H22细胞 目前有HCT116，A54
细胞交换信息2021.9.6日 (每日更新）
Bio12345的博客
09-06 638
1.求人主动脉血管平滑肌细胞，T/G HA-VSMC ，有thp-1 lm3 hepg2 lo2能提供交换 ； 2.求C-33A细胞，有Hela、Siha、HepG2 3.求NT-2细胞，有NCCIT细胞 4.求人鳞癌a431细胞 有鼠鳞癌peca细胞 鼠黑色素瘤b16细胞 5.A549吉非替尼耐药细胞换A549，MCF-7 6.需要H446 H1703,0 提供A549 MCF-7 PC-9 PC-9/ GR 3T3 HUVEC 7.求胶质瘤细胞和肺动脉平滑肌细胞吗？有肺动脉内皮细胞，th..
本周细胞交换信息汇总（2022.3.1）
Bio12345的博客
03-01 484
【1】求小鼠肝细胞系：GHA1、AML12、BNL CL.2有hepg2，hepa1-6，293，293t，3t3细胞可以交换，坐标上海 【2】求助：求各类人源和鼠源乳腺癌细胞系。 可以提供：MCF-7，MDA-MB-231，T47D，4T1，4T1-luc-neo，HEK293T，Hepa1-6，Li7，H22，HepG-2等细胞，坐标合肥。 【3】我们有肺腺癌和鳞癌细胞，还有BEAS-2B可以交换的 有同学那里有HBEC嘛； 【4】求换，需要ncm460和或fhc细胞！！可用7901、AGS、GA
IBM DM API介绍文档
04-29
Document Manager是IBM 内容管理旗下的产品，是DCOM和ActiveX的产品。 该文档是官方文档。
细胞交换信息汇总（2022.1.6日 每周更新）
Bio12345的博客
01-06 1428
[1]求以上两种细胞，可以用人肝癌HepG2，巨噬细胞RAW264.7，小鼠正常肝星状细胞AML12交换。 [2]求能成瘤的MKN45细胞一株，可以交换其他细胞A549 NIH3T3 pc9 HepG2 97H [3]坐标南京，急求具IL-2依赖性的CTLL-2细胞株，课题组分享合作或者公司售卖的都可以～ [4]求一株hepa1-6细胞，老师不给买，只能求助于大家，可以拿其他细胞交换，293，293T，HT22,3T3,HepG2交换，1换2，换3都行。 [5]HepG2,Hep3B
你想要的宏基因组-微生物组知识全在这(2022.8)
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
08-01 6030
欢迎点击上方蓝色”宏基因组”关注我们！宏基因组/微生物组是当今世界科研最热门的研究领域之一，为加强宏基因组学技术和成果交流传播，推动全球华人微生物组领域发展，中科院青年科研人员创立“宏基因组”公众号，联合海内外同行共同打造本领域纯干货技术及思想交流平台。公众号每日推送，工作日分享宏基因组领域最新成果、科研思路、实验和分析技术，理论过硬实战强；周末科普和生活专栏，轻松读文看...
你想要的宏基因组-微生物组知识全在这(2022.4)
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
04-01 4654
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05-01 5961
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刘永鑫的博客——宏基因组公众号
02-11 5113
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你想要的宏基因组-微生物组知识全在这(2022.1)
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
01-01 5472
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基于FPGA的OFDM调制解调Verilog实现及其应用：涵盖IFFTFFT、Testbench及操作录像
07-29
基于FPGA的OFDM调制解调技术的Verilog实现，重点讲解了IFFT和FFT的实现方法，以及Testbench的设计。OFDM作为一种多载波调制技术，能够有效抵抗多径衰落和频率选择性衰落，广泛应用于无线通信和数字电视领域。文中还提供了详细的程序操作录像，帮助用户更好地理解和操作FPGA工程。具体实现过程中，使用Vivado 2019.2及以上版本作为开发工具，确保工程路径为英文路径，并提供完整的操作指南。 适合人群：具备一定FPGA开发经验的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解OFDM调制解调技术并掌握其实现细节的研究人员和工程师。通过学习本文，读者可以掌握基于FPGA的OFDM调制解调系统的开发流程，包括IFFT和FFT的实现、Testbench设计及实际操作。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附带了实际的操作录像，使读者能够在实践中加深理解。建议读者跟随录像逐步操作，以便更好地掌握相关技能。
基于BP神经网络与PID控制的Simulink仿真及无刷直流电机控制研究
07-29
基于BP神经网络与PID控制相结合的Simulink仿真方法及其在无刷直流电机控制中的应用。文中首先阐述了BP神经网络的强大非线性映射能力和PID控制的经典反馈机制，解释了两者的结合如何优化PID控制器参数，从而提高控制系统的性能。随后，文章展示了如何使用MATLAB的S函数实现BP神经网络的前向传播过程，并将其集成到Simulink环境中构建完整的控制系统仿真模型。通过具体案例——无刷直流电机控制，演示了系统的设计思路、搭建步骤及其实验结果。实验结果显示，相比传统的PID控制，BP神经网络PID控制在应对复杂工况和参数不确定性方面表现出更快的响应速度和更稳定的性能。 适合人群：自动化专业学生、控制工程领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解BP神经网络与PID控制结合的应用场景，特别是那些需要优化控制系统性能的研究项目。目标是帮助读者掌握Simulink仿真平台的操作技巧，理解BP神经网络的工作原理及其在实际控制任务中的应用。 其他说明：附带详细的说明文档和本科论文，便于初学者快速上手并理解整个系统的原理和实现细节。
基于plc的恒压供水控制系统.doc
最新发布
07-30
基于plc的恒压供水控制系统.doc
西门子Smart PLC 485通讯轮询库程序详解及其应用 PLC 终极版
07-29
内容概要：本文介绍了西门子Smart PLC 485通讯轮询库程序的功能和使用方法。首先简述了轮询库程序的作用，即实现对多个设备的轮询操作，从而集中控制和监测设备状态。接下来详细讲述了代码编写步骤，包括初始化485通讯参数以及轮询设备列表和逻辑处理的具体流程。此外，还深入解析了485通讯中引脚的意义，并强调了代码优化与调试的重要性。最后，提供了一份详细的PDF讲解资料，涵盖代码示例、参数设置、引脚意义等方面的内容，便于使用者快速上手。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些对西门子Smart PLC有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要利用西门子Smart PLC进行多设备通信和监控的项目。主要目标是让使用者掌握485通讯轮询库程序的编写技巧，提升系统集成能力和故障排查能力。 其他说明：随附的PDF资料为用户提供了一个全面的学习工具，有助于加深对485通讯机制的理解。
langchain4j-community-dashscope-1.0.0-beta2.jar中文文档.zip
07-29
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
langchain4j-spring-boot-starter-0.16.0.jar中文文档.zip
07-29
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
皮克斯电影公司-从《玩具总动员》( 1995年)到《Inside Out 2 》( 2024年)所有皮克斯电影的数据.zip
07-29
皮克斯电影公司-从《玩具总动员》( 1995年)到《Inside Out 2 》( 2024年)所有皮克斯电影的数据.zip
基于绿证-阶梯式碳交易交互的源荷互补调度优化模型及其应用
07-29
内容概要：本文介绍了基于绿证-阶梯式碳交易交互的源荷互补调度优化模型，旨在解决多能精合的区域综合能源系统的低经济运行问题。该模型通过引入绿证-阶梯式碳交易交互机制，提高了可再生能源的消纳水平，降低了系统碳排放量。此外，在负荷侧引入了考虑用户满意度的激励型需求响应和调峰收益策略，实现了热电负荷的‘峰填谷’，最终以日运行成本最小化为目标。文中详细描述了模型的具体实现步骤，并附有完整的代码及注释，涵盖了四个典型场景的复现。 适合人群：从事能源管理和优化调度的研究人员和技术人员，特别是关注低碳经济和可再生能源利用的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要优化能源调度、减少碳排放、提高经济效益的企业和机构。目标是通过引入创新的调度机制，提升能源系统的效率和可持续性。 其他说明：该模型不仅考虑了经济性和低碳性，还充分考虑了用户的需求和反馈，为未来的能源管理系统提供了新的思路和发展方向。
单细胞中features.tsv.gz一般内容包括
04-01
<think>嗯，用户现在问的是单细胞数据中的features.tsv.gz文件通常包含什么内容。之前他遇到了一个关于Seurat对象设置行名时的错误，现在转向单细胞数据文件的组成。这可能意味着他正在处理单细胞数据，可能在数据导入或处理阶段遇到了问题，或者想更深入了解数据结构和内容。 首先，我需要确认用户对单细胞数据流程的基础知识是否了解。比如，是否知道10X Genomics的数据格式，或者是否在使用Seurat处理数据。之前的错误提示是关于设置行名的问题，可能用户现在在尝试正确导入或解析数据文件，所以需要了解features.tsv.gz的结构，以便正确读取或处理基因名称。 接下来，features.tsv.gz通常包含基因的标识符，比如基因符号和Ensembl ID。需要详细说明每个字段的含义，可能还有第三列的注释。此外，压缩格式的使用（.gz）意味着文件是经过gzip压缩的，需要用适当的工具读取。 用户可能想知道这个文件的结构，以便在导入到Seurat或其他分析工具时正确指定参数，避免出现行名错误，如之前的问题。比如，在Seurat中读取10X数据时，需要指定基因的列，可能默认使用第一列，但如果有重复的基因符号，可能需要处理，比如使用make.unique或者选择Ensembl ID作为行名。 此外，用户可能遇到重复的基因符号导致的问题，这在之前的错误中也提到过。这时候需要解释如何处理这种情况，比如在读取时如何处理，或者在分析前清洗数据。另外，可能用户需要了解如何正确设置行名以避免维度错误。 最后，可能需要提供示例代码，比如使用Seurat的Read10X函数时如何指定gene.column参数，或者如何处理features.tsv中的多个列。同时，提醒用户检查文件内容，比如是否有注释行或特殊分隔符，这些可能影响数据读取的正确性。 总结来说，用户的需求可能包括了解features.tsv.gz的结构、字段含义、如何正确读取以及在分析中的注意事项，特别是与之前遇到的Seurat行名错误相关的处理方式。需要以清晰的结构回答，涵盖文件内容、结构、常见问题及解决方法，并提供实际代码示例帮助用户操作。</think>--- ### **`features.tsv.gz` 文件核心内容解析** 在单细胞测序数据（如10X Genomics平台）中，`features.tsv.gz` 是 **基因/特征注释文件**，存储与表达矩阵中每一行基因（或其它特征）对应的标识信息。以下是其典型结构和应用场景： --- #### **1. 文件结构** 文件通常包含 **3列**，列间用制表符(`\t`)分隔： ```plaintext ENSG00000141510 TP53 tumor_suppressor ENSG00000169083 ACTB cytoskeletal_protein ENSG00000171862 EGFR receptor_tyrosine_kinase ``` | **列序号** | **字段名称** | **内容说明** | **示例** | |------------|--------------|--------------|----------| | **第1列** | Feature ID | 唯一基因标识符（如Ensembl ID） | `ENSG00000141510` | | **第2列** | Gene Symbol | 标准化基因符号（可能含重复） | `TP53`, `ACTB` | | **第3列** | Feature Type | 特征类型注释（基因/抗体标签/对照等） | `Gene Expression`, `Antibody Capture` | --- #### **2. 关键技术细节** - **压缩格式**：`.gz` 后缀表示文件经过 **gzip压缩**，需用支持压缩的工具读取（如R中的 `read.table(gzfile(...))`） - **行对应关系**：每行严格对应表达矩阵（`matrix.mtx.gz`）中的 **一行基因** - **多类型特征**：在多组学数据中可能混合基因表达、抗体标签（CITE-seq）等特征，通过第三列区分 --- ### **数据导入与Seurat处理** 在加载数据到 **Seurat对象** 时，需正确处理该文件内容： #### **1. 正确读取方式** ```R # 使用Seurat内置函数读取10X数据 library(Seurat) data_dir <- "path/to/10x/data/" seurat_obj <- Read10X(data.dir = data_dir, gene.column = 1) # 默认取第1列作为基因ID ``` - **参数 `gene.column`**： - `1`: 使用第1列（Ensembl ID）作为行名（**推荐避免重复问题**） - `2`: 使用第2列（Gene Symbol），需预先处理重复值 --- #### **2. 基因符号重复处理** 若强制使用Gene Symbol作为行名： ```R # 读取features.tsv并处理重复符号 features <- read.delim(gzfile("features.tsv.gz"), header = FALSE, col.names = c("ENSEMBL", "SYMBOL", "TYPE")) features$SYMBOL <- make.unique(features$SYMBOL, sep = "_") # 强制唯一化 # 创建Seurat对象时指定处理后的符号 seurat_obj <- CreateSeuratObject( counts = Read10X(data.dir = data_dir, gene.column = 2), project = "scRNA" ) rownames(seurat_obj) <- features$SYMBOL # 确保长度匹配 ``` --- ### **特殊场景与验证** #### **场景1：多组学数据混合** 当数据包含 **CITE-seq抗体标签** 或 **CRISPR导引RNA** 时： ```R # 检查第三列特征类型 table(features$TYPE) # 分别提取基因表达和抗体数据 gene_features <- subset(features, TYPE == "Gene Expression") ab_features <- subset(features, TYPE == "Antibody Capture") # 创建独立对象或存储为不同Assay ``` --- #### **场景2：Ensembl ID与Symbol映射** 保留原始ID作为元数据以增强可追溯性： ```R # 将Gene Symbol添加到meta.features seurat_obj[["RNA"]]@meta.features$SYMBOL <- features$SYMBOL # 通过符号快速查询（需唯一） FeaturePlot(seurat_obj, features = c("TP53", "CD3E")) ``` --- ### **生物学质控建议** 1. **关键基因验证** 检查管家基因（如 `ACTB`, `GAPDH`）的表达分布： ```R VlnPlot(seurat_obj, features = c("ACTB", "GAPDH"), pt.size = 0) ``` 2. **符号-ID映射检查** 确认重要基因的Ensembl ID与Symbol对应关系： ```R features[grep("^TP53$", features$SYMBOL), ] ``` --- ### **总结** `features.tsv.gz` 是 **单细胞数据基因注释的核心文件**，正确处理其内容可避免： - 行名重复导致的Seurat对象构建错误 - 基因符号与ID映射混乱 - 多组学特征混合时的误操作 **推荐策略**：优先使用Ensembl ID作为行名，将Gene Symbol存储为元数据，在可视化时按需调用符号信息。
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