- 博客(169)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 R语言安装生物信息数据库包
在生物信息学领域，R语言是重要的数据分析工具。今天，我们就来聊聊在R语言环境下，安装生物信息数据库包（org.*.*.db）的步骤。
2025-02-21 10:31:46
510
原创 R语言安装生物信息数据库包
在生物信息学领域，R语言是重要的数据分析工具。今天，我们就来聊聊在R语言环境下，安装生物信息数据库包（org.*.*.db）的步骤。
2025-02-21 10:00:34
699
原创 Docker构建时，设定默认进入的工作目录的方法
通过以上几种方法，你可以根据自己的需求灵活设定 Docker 容器默认进入的目录。如果你不想修改镜像，而是在每次运行容器时临时指定默认进入的目录，可以使用。如果你使用的是 Docker Compose 来管理容器，可以在。这样，即使镜像本身有默认的工作目录设置，也会被这个选项覆盖。指令来设置容器启动时的默认工作目录。如果你是通过构建镜像的方式来运行容器，那么可以在。构建镜像并运行容器时，容器会默认进入。指定了容器启动后默认进入的目录为。将容器的默认工作目录设置为。此时，容器启动后会默认进入。
2025-02-20 14:19:04
233
原创 宿主机是 WSL,在WSL里的docker镜像内创建了文件，关闭镜像后，从window上查看保留的文件
当你使用 WSL（Windows Subsystem for Linux）作为宿主机，通过 Docker 挂载目录将文件保存到 WSL 文件系统中后，若想在 Windows 上查看这些保留的文件(
2025-02-20 13:57:50
108
原创 从Docker镜像到Singularity的sif 格式镜像的转换
在容器化技术的应用中，我们常常会根据不同的需求和场景，在不同的容器技术之间进行转换。今天，我们就来详细介绍一下如何将本地的Docker镜像转换为Singularity镜像。
2025-02-18 16:24:47
399
原创 使用 `scanpy` 观察 `AnnData` 对象内部数据结构
根据你的具体需求，你可以对代码进行修改和扩展，例如筛选数据、进行更复杂的可视化或进行更深入的统计分析。这将输出稀疏矩阵或密集矩阵，取决于存储方式，通常是稀疏矩阵，因为基因表达矩阵通常是稀疏的（许多基因在大多数细胞中不表达）。的内部数据结构，包括细胞和基因的元数据、多维细胞特征数据，以及基因表达矩阵。的功能，可以对数据进行各种操作和可视化，以更好地理解数据的特征和分布。部分的数据，也就是细胞级别的元数据。部分的数据，即基因级别的元数据。的信息，告诉你数据集中细胞和基因的数量。通过上述步骤，你可以全面观察。
2025-01-19 07:36:18
313
原创 AnnData对象数据结构解释：n_obs × n_vars
是一个非常丰富的数据结构，将单细胞测序中的细胞和基因信息，以及它们的各种元数据、统计信息和空间信息整合在一起，为单细胞分析提供了便利的数据存储和操作框架。中的数据进行筛选、分析、可视化和挖掘，以揭示单细胞水平的生物学过程和组织架构。
2025-01-19 06:58:52
225
原创 ensembl_gene_id 怎么区分物种
前缀标识Ensembl数据库通过不同的前缀来区分不同物种的基因。以常见的几种前缀为例：ENSG：代表人类（Homo sapiens）基因。例如“ENSG00000139618”是人类的一个基因标识符。这是因为在Ensembl对人类基因组进行注释和编号时，统一使用“ENSG”作为前缀，方便用户在看到基因标识符时能快速判断是人类基因。ENSMUSG：用于标识小鼠（Mus musculus）基因。如果一个基因标识符是“ENSMUSG00000029583”，就可以知道这个基因来自小鼠。这种前缀的设定是
2025-01-18 21:57:12
244
原创 正义链RNA和反义链RNA之间的 异同点
相同点化学组成相同：正义链RNA和反义链RNA在化学组成上是相似的，它们都是由核糖核苷酸组成。这些核糖核苷酸包含磷酸、核糖和含氮碱基（腺嘌呤A、鸟嘌呤G、胞嘧啶C和尿嘧啶U），通过磷酸二酯键连接形成长链状的RNA分子。基本结构类似：二者都具有单链的基本结构，不过在某些情况下，它们可能会通过自身折叠或者与其他RNA分子相互作用形成二级结构，如茎 - 环结构、发夹结构等。这些二级结构对于它们的功能发挥有着重要的作用，比如在与蛋白质结合或者调节基因表达等过程中。合成方式相关：它们都是通过转录过程合成的。
2025-01-03 17:44:51
382
原创 外显子 内含子 基因间 区之间的关系
**内含子（intron）基因间区（intergenic region）**是基因组结构中的重要组成部分，它们共同决定了基因的组织和功能。
2024-12-06 15:12:12
332
原创 data.tl.cal_qc() 中.tl的含义
的分析工具命名空间，专门用于提供各种数据操作和分析方法。通过这种模块化设计，功能划分更清晰，便于用户快速理解和调用。它通常用于封装分析工具和方法，是一个命名空间，专门存放针对数据操作和分析的功能。（或类似的 Python 数据分析库）中，提供了一系列分析功能。
2024-11-26 16:58:36
93
原创 shell查看服务器的内存和CPU，实时使用情况
提供了更直观的实时系统资源监控，显示 CPU、内存、进程详细信息等。命令以显示实时的系统性能信息，包括 CPU 和内存使用情况。这条命令每秒刷新一次，显示 CPU 和内存的实时使用数据。提供关于 CPU、内存、I/O 等的实时监控数据。是一个功能强大的监控工具，支持实时和历史监控。是监控 CPU 和磁盘 I/O 的工具。以上工具可以根据实际需要选择最适合你的。
2024-11-26 15:21:26
1712
原创 万维网的工作原理
当用户在浏览器中输入网址并请求访问某个网页时，浏览器会向对应的服务器发送请求，服务器处理该请求并返回相应的网页内容。：传输控制协议（TCP）和互联网协议（IP）定义了数据在网络中的传输方式，确保数据可靠地从客户端传输到服务器，反之亦然。：超文本传输协议（HTTP）和其安全版本 HTTPS 定义了客户端与服务器之间的通信规则，规定了请求和响应的格式。：浏览器按照 HTTP/HTTPS 协议，向服务器发送请求报文，通常是 GET 请求，要求获取指定的资源。
2024-11-25 22:57:05
1098
原创 有单细胞注释标记基因，对空转cluster 数据进行注释
差异基因分析：使用scanpy或其他工具找出每个cluster的特征基因。细胞类型预测：使用标记基因数据库或自动注释工具（如SingleRscType等）进行注释。可视化：使用UMAP等降维方法将注释的结果进行可视化，帮助理解细胞类型分布。
2024-11-25 17:02:01
336
原创 Scanpy用已知的cell mark来做细胞注释，请给出详细步骤，和完整的脚本
通过此脚本，您可以利用已知细胞标记有效地注释单细胞数据集，并生成可视化结果以验证注释的准确性。如果数据集较大，可以选择只绘制关键标记基因的表达图或热图以节省计算时间。用**Scanpy（Python）**基于已知细胞标记（cell markers）进行细胞注释的详细步骤和完整脚本。在UMAP/t-SNE中绘制标记基因的表达图，观察不同标记基因在细胞簇中的表达情况。使用标记基因的表达模式和打分结果为cluster分配细胞类型标签。为每个细胞计算指定标记基因集的表达评分。）和降维（UMAP或t-SNE）。
2024-11-21 15:41:02
253
原创 vim 一次注释多行 的几种方法
在中一次注释多行是一个常见操作。EscCtrl+vShift+iEscEsc<起始行><结束行>安装插件（如果尚未安装）。
2024-11-21 09:50:25
2188
原创 stereopy 查看 data.tl 的可用属性
为了查看data.tl的可用属性，您可以使用 Python 的内置函数，例如dir()或vars()
2024-11-20 16:11:56
66
原创 Stereopy查看高变基因的方法
这将输出一个包含高变异基因信息的 DataFrame，通常包括基因名称、均值、离散度等信息。通过上述步骤，您可以在 Stereopy 中标记并查看高变异基因列表。这将根据默认参数标记高变异基因。方法之前，确保您的数据已进行适当的预处理，例如归一化和对数转换。类的一个方法，用于标记数据中的高变异基因。这将输出所有被标记为高变异的基因名称列表。首先，您需要运行该方法来标记高变异基因。
2024-11-20 15:43:43
215
原创 编程中区分关键词 and/or ，和操作符号 & /|
在编程或逻辑表达中，and/or和操作符号 &/|都可以用来表示逻辑操作，但它们的使用场景和作用有很大的不同。
2024-11-20 14:23:17
989
原创 rename 安装，及其使用方法详解
工具，并使用它进行批量文件重命名。以下是详细步骤和使用教程：。安装完成后，您可以通过以下命令验证安装是否成功：。您可以通过 Conda 安装。工具在 Conda 的。
2024-11-19 18:05:21
436
原创 shell rename 命令用法详解
util-linux的rename更适合简单的字符串替换。Perlrename提供强大的正则表达式能力，适用于复杂需求。在使用时注意文件冲突问题，并建议先 dry-run 测试结果。如有更多需求或特定问题，可以进一步讨论！
2024-11-19 17:54:55
961
原创 HTML 元素详解
HTML提供了丰富的元素，帮助开发者定义页面的结构、样式和交互。通过理解每种元素的用途和特性，可以灵活设计出功能强大的网页。如果你有特定需求或想详细了解某些HTML元素，可以告诉我！
2024-11-19 05:50:15
837
原创 web 入门
前端是 Web 开发的第一步，是用户直接交互的部分。后端负责逻辑处理、数据存储以及与前端交互。一步步来，你会逐渐掌握 Web 开发技能！
2024-11-18 16:39:49
570
原创 1.01 HTML基本结构---简单网页制作及其结果展示
HTML（超文本标记语言）的基本结构包含以下部分，它定义了网页的框架：结构说明这是一个简单的 HTML 基本结构，可以根据需求添加更多内容和样式（结合 CSS 和 JavaScript）。
2024-11-18 16:12:02
350
原创 window的Anaconda Powershell Prompt 里使用linux 命令
如果 Windows 10 或 11 启用了 WSL 功能，可以直接使用 Linux 发行版（如 Ubuntu）。Msys2 是一个包含许多 Linux 工具的环境，可以直接在 Anaconda 中安装。后，它会包含 Git Bash，允许在 Windows 上使用许多 Linux 命令。这些方法可以在 Windows 环境中轻松使用 Linux 命令，选择适合的方案即可。
2024-11-14 17:50:35
614
原创 用 Singularity 运行 Python 脚本
要使用 Singularity 运行 Python 脚本，可以按照以下步骤操作。假设你已经有一个 Singularity 容器镜像，并且这个镜像包含了 Python 环境和你需要的库。
2024-10-29 09:12:14
130
原创 空间组学中，gef 文件和 gem 文件之间的区别
特性GEF 文件GEM 文件文件格式二进制压缩格式，适合大规模数据存储文本/CSV 格式，通用性强数据内容基因表达矩阵 + 空间位置信息 + 元数据主要是基因表达矩阵，可能带简单坐标文件大小和效率高效存储，文件较小文件较大，读取效率较低使用场景空间转录组学，高分辨率数据分析常规基因表达分析，简单空间信息工具支持需要专门工具（stereopy、stereo-tools）支持多种分析工具（Seurat、Scanpy）
2024-10-21 10:21:58
381
原创 ImageQC 相关术语解释
这些术语通常用于生物医学成像领域，用来确保图像的质量符合特定的标准，从而确保研究或诊断的准确性。解释：图像质量控制（ImageQC）使用的软件版本号，用于确保图像符合特定的质量标准。解释：指图像是否通过了质量控制的检测，通常以“通过”或“未通过”表示。解释：用于评价组织区域分割质量的评分，通常用于医学或基因研究的图像中。解释：图像拼接质量的参考评分，用于评估多张图像是否精确拼接。解释：这是一个参考评分，用于检测图像中轨迹线的识别质量。解释：图像清晰度的参考评分，用于衡量图像的视觉清晰度。
2024-10-18 16:49:48
112
原创 ssDNA是什么
ssDNA是由一条核苷酸链组成的，与双链DNA相比，缺少另一条互补链。这种单链结构在自然状态下通常不稳定，会迅速寻找互补的DNA或RNA链进行配对。实验中的探针，帮助检测特定的DNA或RNA序列。ssDNA探针较容易与目标序列杂交，因为它不需要解开双链。与通常双螺旋结构的双链DNA（dsDNA）不同，ssDNA由一条单独的核苷酸链组成。ssDNA在基因研究和生物技术中具有重要的作用，尤其在测序、分子探针和DNA复制机制的研究中。：在实验室中，ssDNA常用于。ssDNA 是单链DNA（
2024-10-18 16:36:52
1057
原创 Cell Count、 Cell Area、DNB Count、Gene Type 和 MID 之间的关系
Cell Count反映了样本中细胞的总体数量，它提供了实验数据的规模基础，但不直接影响其他单细胞指标。Cell Area（细胞面积）与DNB CountMID和Gene Type正相关，较大的细胞往往捕获更多的 RNA 分子，表达更多的基因类型。DNB Count是每个细胞中捕获的 RNA 分子数量，它与MID 数量和Gene Type密切相关。更多的 DNB 捕获意味着更多的独特分子和更多的基因表达。Gene Type（基因类型）是基因表达的多样性，它受到MID和DNB Count的影响。
2024-10-18 16:16:57
432
原创 stereo-seq 细胞、捕获到的分子及其特征的统计描述
Cell Count：表示捕获到的细胞数量。：衡量每个细胞的物理面积。：反映每个细胞中捕获的 mRNA 分子的数量。：表示每个细胞中检测到的不同基因类型数量。：衡量每个细胞中捕获的独特 RNA 分子（MID）的数量。这些统计量有助于理解每个细胞在转录水平上的活跃程度，以及实验捕获和测序的有效性。
2024-10-18 16:02:49
192
Phylogenies from distance matrix by N-J or UPGMA method Version: EMBOSS:6.6.0.0 PHYLIPNEW:3.69.650
2025-02-11
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人