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RSS订阅原创 基于ImageJ的GCaMP实验视频自动化工作流（二）：视频ROI的选择和批量Time Series Analyzer V3处理，并导出可用于作图的csv
在 GCaMP 实验中，使用 ImageJ 批量处理视频文件是一项重要任务，尤其是当文件数量较多时，操作流程稍有疏漏就可能导致错误。该项目最后附有合并的 Python 脚本文件，直接拖入 ImageJ 中即可运行。
2024-12-29 16:55:56
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原创 基于ImageJ的GCaMP实验视频自动化工作流（一）：FFmpeg批量视频格式转换（MOV/MP4转AVI）
通过 Python 脚本和 FFmpeg 的结合，可以快速、高效地批量处理 GCaMP 实验视频，将繁琐的手动操作变为自动化流程。这不仅节省了时间，也提高了数据处理的稳定性。未来，还可以将脚本扩展为更复杂的工作流，例如结合 ImageJ 自动化分析或添加更多视频格式支持。希望这篇博客可以帮助到需要处理大量实验视频的研究者！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。
2024-12-29 14:14:10
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原创 寻找发育调控的关键因子-跨物种转录因子保守性分析（一）：如何从一堆基因中挑选出保守基因 （本地blastp）
1.数据整合：从不同物种（如Danio、Rattus、Drosophila、Xenopus、Worm 等）的基因文件中提取Org_name 和 GeneID，并合并为统一格式。通过 R 代码读取多种格式文件（.txt, .xls, .json），统一存储到 data_all 表格中。2. 去重和过滤 3. 基因转换 4. 输出结果最终目标：整合各物种的基因数据，去重并过滤后，统一转换为人类基因以进行后续分析。
2024-12-16 13:43:37
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原创 寻找发育调控的关键因子-跨物种转录因子保守性分析 (二)：单细胞转录因子活性可视化与分析：SCENIC与Seurat结合实践
相比其他博客，主要是多画了个网络图，rss可用于用于挑选节点。在这篇博客中，我们将总结一段用于可视化分析的代码，主要涉及数据清理、包加载、提取和处理 loom regulon 信息、绘图等步骤。
2024-12-16 13:07:00
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原创 使用SCENIC的adj.tsv结果在R中绘制基因调控网络
看到SCENIC的结果其实很想看看网络是怎么样的，就绘制了个调控网络，但是在阈值设计上非常不知所措，节点选择上也不知所措，其中有很大的调整空间，但是总归是能画一个，加了一些基因的注释，可以在网络图里呈现出来。
2024-12-16 12:46:33
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原创 寻找发育调控的关键因子-跨物种转录因子保守性分析：RGD ID转换ENTREZ
RGD 数据库里有些基因注释搜索很方便，但导出的表格只有RGD ID，David和其他方法转换都很麻烦，比如David 不能转换人和小鼠的RGD ID。转换Chinchilla的可以，但是其他的不行。
2024-12-09 21:19:19
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空空如也
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