生信豆芽菜-细胞丰度比较

最新推荐文章于 2025-07-31 23:10:28 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43949246/article/details/132337145
本文介绍了在生信豆芽菜平台上进行细胞丰度比较的步骤，包括数据准备（细胞评分矩阵和分组信息）、选择合适的检验方法（如wilcox.test或kruskal.test）、设置分组颜色和图例标题，以及提供示例数据供用户参考。用户可直接运行并下载结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

网址：生信豆芽菜-细胞丰度比较
一、使用方法
1、数据准备

这里需要上传一个行为样本，列为细胞评分的矩阵数据
在这里插入图片描述

分组信息
在这里插入图片描述

2、选择检验的方法，其中两组的可以选择用wilcox.test/test，三组的可以选择用kruskat.test/anova
3、分组的颜色，有几个分组选几个颜色
4、输入图例的标题，Y轴的标题图片的宽度和高度
直接提交即可
在这里插入图片描述

二、结果
运行后直接下载即可

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据
在这里插入图片描述

木之如水
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【白菜基础】蛋白组学之生信分析（1）
weixin_42038527的博客
04-07 1万+
通过MaxQuant分析获得的结果包含大量的生物信息学数据，例如蛋白质定量、修饰、蛋白质组成等。这些数据可以通过不同的生物信息学分析方法进行进一步的处理和解释：蛋白质鉴定和定量分析、通路和网络分析、功能富集分析等。
生信豆芽菜-细胞丰度占比图
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08-17 117
当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据，还可以关注：豆芽数据分析。这里需要上传一个行为样本，列为细胞评分的矩阵数据。直接提交就可以等待运行结果。1、如果是分组信息为空，则。2、如果分组信息不为空，则。
生信豆芽菜-EPIC预测免疫评分
weixin_43949246的博客
08-15 523
它通过基因表达数据来推断肿瘤样本中免疫细胞和肿瘤细胞的存在比例。免疫评分预测和解释：根据EPIC的计算结果，可以得到肿瘤样本中免疫细胞和肿瘤细胞的相对比例。通过对这些比例的分析和解释，可以获得有关肿瘤免疫状态和整体免疫评分的信息。当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据，也可以关注我们公众号：豆芽数据分析。运行后生成，data.pre.txt文件，既可以各个细胞预测的丰度。一个全编码蛋白的表达谱基因，其中行为基因，列为样本。2、直接提交，输入运行队列的名称，等待运行结果即可。
生信豆芽菜-ESTIMATE预测免疫评分
weixin_43949246的博客
08-15 1501
它通过分析基因表达数据来估计肿瘤组织中间质细胞和免疫细胞的相对丰度，从而提供免疫评分的预测。它可以帮助研究人员预测肿瘤样本中免疫细胞的存在程度，评估免疫细胞的浸润水平，从而为研究肿瘤免疫生物学特征、预测患者对免疫治疗的反应以及指导治疗方案提供有价值的信息。根据ESTIMATE的计算结果，可以得到肿瘤样本的免疫评分预测。该评分反映了肿瘤样本中免疫细胞和间质细胞的丰度，可用于评估免疫细胞浸润情况和免疫反应水平。当然，如果不清楚数据是什么样的，可以选择下载我们的示例数据，还可以关注：豆芽数据分析。
生信豆芽菜-山峦图分析使用说明
weixin_43949246的博客
08-11 537
山峦图（Ridgeline plots），本质上是多个核密度曲线图的相互重叠组合，也可以看作是只有半个“小提琴”的横向小提琴图，主要用于展示和比较数据（比如基因的表达量、物种的丰度等）的分布情况。准备数据:可以是两列也可以是多列数据，第一列为样本名，该名称要与后面的分组的样本名对应，后面可以是基因表达量（也就是我们想要展示某一个特征的数值）如果是多个特征，可以选择分面（yes），分面后的数据，显示的就是每一个特征的表达图，也可以选择分面（no），显示的就是所有特征综合表达图。
生信豆芽菜-多种算法计算免疫浸润
weixin_43949246的博客
08-15 733
它利用肿瘤组织的基因表达数据，通过分析特定的基因集合来估计不同免疫细胞亚群的相对丰度。5、Quantiseq（Quantitative Sequencing）是一种用于计算免疫细胞丰度的方法，它通过基因表达数据的定量测量来推断不同免疫细胞类型在样本中的存在程度。1、CIBERSORT是一种用于计算免疫细胞相对丰度的计算工具，可以通过分析基因表达数据估计复杂组织或血液样本中不同免疫细胞类型的相对丰度。使用基因表达数据和参考数据集，Timer通过比较样本中标记基因表达的模式，推断不同免疫细胞类型的相对丰度。
基于单细胞RNA-seq和大量RNA-seq数据的CAF风险特征构建成纤维细胞特征风险模型
bioInfo_seeker的博客
04-26 1497
选择合适的分辨率，上传特征基因的名字，如这里做的CAF细胞，选择的是ACTA2,FAP,FDGFRB,NOTCH3这四个基因，输入的这些基因 为CAF的marker基因，后面用于筛选CAF的亚群。选择去批次的方法，当然你也可以选择不去批次，如果这里选择none的话，那么结果得到的两个图片和第二步结果是一样的。如果该肿瘤有癌组织和癌旁组织，则可以选择使用ssGSEA的方法预测TCGA的每一个人关于CAF小亚群的丰度。这里需要注意，单细胞目前的数据有三种格式，如果不清楚，可以查看之前的文档。
免疫分析-免疫浸润
bioInfo_seeker的博客
04-19 2054
在生信分析中，免疫分析作为必不可少的一部分，基本上90%以上的文章都会使用到免疫分析，其中CIBERSORT,TIMER,ESTIMATE等等，使用尤多。生信豆芽菜将分析和可视化进行分开，这里对8个免疫相关的分析进行总结。这8个分析工具，需要上传的都是一个基因表达谱矩阵，其中行为基因，列为样本，行名不要重复。如果重复，可以使用去重工具去重！！！！在分析的过程中，我们会得到一个细胞丰度的比例，其实就是该样本与这个细胞的相似度，准备来说，就是这样样本中，关于这个细胞组成所占的比例有多少。
三十四、【Linux常用工具】rsync+inotify实时同步演示
小铭同学的博客，持续更新linux操作系统相关技能实践
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本文详细介绍了基于inotify和Rsync的实时文件同步系统。通过inotify内核子系统监控文件系统事件，结合Rsync工具实现高效增量同步，确保数据一致性。主要内容包括：1)技术架构全景图展示监控与同步流程；2)核心组件详解，包括inotify的监控能力和Rsync的增量同步特性；3)实践操作指南，从环境准备、服务配置到脚本编写和测试验证；4)关键参数优化建议，如调整内核监控参数提升性能。该系统适用于大文件同步、跨网络传输等场景，可实现毫秒级响应延迟，通过日志记录确保操作可追溯。
【高阶版】R语言空间分析、模拟预测与可视化高级应用
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R语言在数据分析、挖掘和可视化中发挥着重要的作用，其中在空间分析方面扮演着重要角色，与空间相关的包的数量也达到130多个。8)plot、image、image.plot、tmap、ggmap、ggplot2: 空间专题图。3)rgdal: 封装 GDAL (一个开源地理数据抽象库，提供非常丰富的地理数据读写驱动))专题六、R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用【讲解+案例实践】专题四、R语言地统计与空间自相关、空间插值方法【讲解+案例实践】1)R语言机器学习模型的构建（数据标准化、数据分割、超参数优化）
SpringBoot中ResponseEntity的使用详解
李长渊的博客
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ResponseEntity是Spring框架提供的一个泛型类，用于表示整个HTTP响应，包括状态码、响应头和响应体。它允许开发者对HTTP响应进行细粒度的控制，是构建RESTful API时常用的返回类型。.body("带有自定义响应头的响应");// 构造方法、getter和setterResponseEntity是Spring Boot中处理HTTP响应的强大工具，它提供了对响应的精细控制能力。
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Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer (简称DSSAT)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。现有版本V4.7能模拟27种主要农作物的生长发育和产量形成过程，被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土碳循环、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。R语言在DSSAT模型的气候、土壤、管理措施等数据准备，自动化模拟和结果分析上都发挥着重要的作用。
R 环境安装指南
lsx202406的博客
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通过以上步骤，您已经成功地在 Windows、macOS 或 Linux 系统下安装了 R 环境以及一些常用的 R 包。接下来，您就可以开始使用 R 进行数据分析、统计建模等任务了。祝您学习愉快！
Rabbit MQ的消息模式-Java原生代码
2402_87701017的博客
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本文介绍了RabbitMQ的5种主要消息模式：1)简单模式(1:1直连)，适用于即时任务；2)工作模式(1:N并行)，支持轮询分发；3)发布订阅模式(fanout交换机)，实现消息广播；4)路由模式(direct交换机)，支持精确路由；5)主题模式(topic交换机)，支持通配符匹配。每种模式都包含核心逻辑、关键特性、应用场景和Java代码示例，展示了从生产者到消费者的完整实现流程。文章还简要提及了headers头模式和RPC模式，帮助开发者根据业务需求选择合适的消息传递方式。
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rsync 的服务端配置（）仅对生效，必须在服务器端重启服务才能加载新配置。客户端的 rsyncd 服务与当前连接的服务器端无关，重启客户端服务既不会让服务器端配置生效，也不影响客户端用rsync命令发起连接（客户端只需安装 rsync 工具，无需运行 rsyncd 服务）。。#安装软件包​# 准备同步目录，该目录任何用户都可以读写。# 配置rsync，不验证用户，直接同步​#vim添加命令行# 添加如下配置[backup]# 描述信息# 备份路径# 设置可写# 指定用户名。
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07-29 808
本文介绍了AlphaFold3中两个核心模块的功能与设计差异。 模板嵌入模块通过整合多模板的结构特征（如距离图、残基类型）生成成对表示，与上一轮预测结果动态融合，为模型提供参考结构的约束。该模块采用多模板独立处理取平均的策略，并利用掩码机制过滤无效信息，显著提升低同源序列的预测精度。 Pairformer堆叠模块替代了AlphaFold2的Evoformer，专注于优化单特征表示和成对表示。关键改进包括：1)仅使用单序列特征而非MSA子集；2)取消列方向注意力；3)成对表示通过注意力偏置单向调控单特征信息流
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NTLDR源代码分析之从GetSector函数到blread函数
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RNA-seq是其中的一个关键应用，通过分析细胞中转录的RNA分子，可以揭示基因表达模式、发现新的转录本、研究基因剪接变异以及监控疾病状态下的基因表达变化。 书中详细阐述了RNA-seq数据分析的整个流程，从原始数据...
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