illumina测序第40页

医道无名·2022-11-25 01:54

FASTQ文件质控

：(1)去除含接头的reads；(2)过滤去除低质量值数据，确保数据质量；(3)去除含有N（无法确定碱基信息）的比例大于5%的reads；同时我们也可以主要排除是否核糖体RNA过多,获得我们读长的信息测序得到的原始序列含有接头序列或低质量序列

yuxiang&chenxi·2022-11-25 00:45

单细胞测序的入门操作

（一）数据读入在GEO数据库中下载数据，分别有三种文件1.barcodes条形码，这是drop-seq进行细胞标记，每一个细胞都有自己的barcode2.features里面包含了基因的特征，ensembleid以及与之相对应的symleid3.matrix里每个细胞基因所对应的count数library(SingleR)library(dplyr)library(Seurat)library(p

yuxiang&chenxi·2022-11-25 00:15

使用北鲲云在AWS上运行基因分析HPC任务

生物信息学产生和迅猛发展的主要推动力来自于新一代测序等高通量技术在生命科学领域越来越广泛的应用。

北鲲云_beikun·2022-11-24 19:09

二代测序技术之illumina测序技术原理简介

现今的生信领域几乎就是和无数的序列打交道，而这些序列的来源就是如今风靡的高通量测序技术，现今的测序不论是测RNA、DNA、miRNA还是ChIP-Seq等等，都是基于NGS(二代测序，next-generationsequencing

你大佬来啦·2022-11-24 09:37

测序平台和测序技术是怎么对应的？

测序平台和测序技术是怎么对应的？可能问了个非常基础甚至有点蠢的问题。真的没有搞懂平台和技术名字的对应关系。首先，平台其实就是机器名字，而技术是指代不同原理吗？

wangchuang2017·2022-11-24 05:12

生信分析是个什么玩意儿？

生信小白：老板最近说，要搞搞高大上的全基因组测序，让我去做测序数据分析，可我都不懂哇...生信猿：这不就是生物信息分析嘛，搭建集群，搭建流程，跑跑数据...生信小白：听说你有一个朋友很厉害，可以让他教教我吗

wangchuang2017·2022-11-24 05:41

语音识别如何建模为HMM

这也就是HMM中我们能得到的观测序列O.一个单词的发音可以被分解为几个音素的序列，一个

防搞活机·2022-11-24 02:58

数据分析时间序列分析时域分析

TimeDomainAnalysis)的原理是:事件的发展通常具有一定的惯性,也就是说序列值间存在着具有统计规律的相关关系.其目标是:找出序列值间相关关系的统计规律并拟合出适当的数学模型来描述这种规律,进而利用该模型预测序列未来的值

EdVzAs·2022-11-23 21:11

隐马尔可夫模型三大基本问题完整matlab代码

,B,PI,O)%前向算法和后向算法A_size=size(A);N=A_size(1,1);%状态集合（隐藏状态的个数）Q包含的元素个数O_size=size(O);T=O_size(1,1);%观测序列和观测序列对应的状态序列的长度

臭小子222·2022-11-23 14:35

看谷歌、Meta、Netflix……成功的关键，如何使用数据为客户创建更智能的服务？...

这要从“能告诉我们哪里是买披萨最近的地方的GPS应用程序，到基因组计划测序DNA以创造新药和治愈疾病……”可见一斑。但是，从数据时代中获利的不仅仅是国际制药和科技巨头。

LinkTime_Cloud·2022-11-23 10:57

非因解读 | RPPA功能蛋白组学与单细胞测序的“双向奔赴”，携手探究黑色素瘤免疫/靶向顺序联合治疗机制

单细胞测序是揭示肿瘤研究中克隆异质性研究的重要技术，而蛋白则是生命活动的直接执行者，其功能往往受到翻译后修饰的调控。目前已发现

BroH·2022-11-23 07:35

16S多样性ASV分析-低氧区ODZ水层分析

第一节.质控,实验设计,双端序列合并（在Qiime1中进行）此部分内容来自https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/76903998一、初步看下测序质量首先

???514·2022-11-23 01:52

目标检测序列化 Pix2Seq: A Language Modeling Farmework for Objection Dection 论文笔记

目标检测序列化Pix2Seq:ALanguageModelingFarmeworkforObjectionDection论文笔记一、Abstract二、引言三、提出的Pix2Seq框架3.1从目标描述中构建序列

乄洛尘·2022-11-22 20:24

bert——Bert-BiLSTM-CRF命名实体识别演变

因此，循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。缺点：RNNs能够把以前的信息联系到现在，从而解决现在的问题。但是，随着预测信息和相关信息间的间隔增大，RNNs很难去把它们关联起来了。

沼泽深处的王·2022-11-21 20:39

语音识别DNN-HMM

GMM和DNN都拟合一个观测序列的概率分布，然后作为HMM的观测状态概率矩阵B。

zephyr_wang·2022-11-21 17:30

单细胞测序学习笔记（二）——细胞注释

1.细胞鉴别在上一步对各类细胞进行featureblot后，可以根据文献或者在线数据库来对细胞进行鉴别。此处我使用的是CellMarker网站。对照起来进行鉴别，但是有些细胞簇有两个marker，有些细胞簇的marker有重合，所以鉴别这一步具有比较大的主观性，需要结合多个数据库或者文献进行判断。在完成鉴别后，创建一个新的字符向量保存细胞名称，顺序从0-12一一对应。以下是我自己的判断结果：new

咸316·2022-11-21 15:00

单细胞测序流程分析

一.读入10x数据并创建seurat对象#pbmc为外周血单个核细胞library(Seurat)pbmc.data%为管道函数，就是把左件的值发送给右件的表达式（暂存在内存当中，没有保存为对象在硬盘中）[email protected]%>%head()^MT-表示线粒体，进行质量控制，看一下线粒体里面的数据有多少。太多了说明就是有污染创建一列名为percent.mt的新数据，添加到pbmc中，使用P

一个努力学习奋进的游民·2022-11-21 15:59

机器学习--单细胞聚类(二)

本篇仍旧看一篇综述机器学习和统计方法在单细胞测序数据聚类中的应用Machinelearningandstatisticalmethodsforclusteringsingle-cellRNA-sequencingdataRaphaelPetegrosso

今天练习代码了吗·2022-11-21 15:58

【单细胞测序攻略：二聚体过滤】DoubletDecon包过滤Seurat对象的二聚体（Doublet）

单细胞测序攻略：二聚体过滤——DoubletDecon包攻略DoubletDecon介绍提醒：1.一直到2020年7月一直在更新，直接对接seurat比较好用2.需要单个样本全部seurat流程走一遍，

公卫小何·2022-11-21 15:57

单细胞测序之质控分析（QC）

一、为什么要做质控？在细胞分离过程中的细胞损伤或者文库制备的失败（无效的逆转录或者PCR扩增失败），往往会引入一些低质量的数据。这些低质量的数据的主要特点是：细胞整体上的counts值少（列）基因的低表达（行）线粒体基因或者spike-in的比例相对较高如果这些损伤的行或者列，没有被移除的话，可能会对下游的分析结果产生影响。所以我们在进行分析之前，一定要率先移除这些低质量的行与列。（一开始的理解，

今天也是个妖精头子呀·2022-11-21 15:57

单细胞测序流程（四）主成分分析——PCA

PCAPCA:线性降维，主要用于数据少的时候使用。看结果的时候，看打分的绝对值大小，而不是单独的看数据的大小，PCA是最常用的降维方法，通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。准备之前所使用的数据R的IDE分析目的为以后的细胞分群做准备，以及t-sne聚类分析。结果散点图，横坐标为打分的值，

生信学徒·2022-11-21 15:55

生新技能树单细胞GBM数据分析(SignleR以及Seurat 联合分析及细胞簇注释

学习是一种态度图片来自网络关于单细胞测序分析，本文主要参考生新技能树团队的帖子和代码，有部分内容属于自己的理解，在此非常感谢生新技能树团队无私的奉献。

forever luckness·2022-11-21 15:47

单细胞测序学习笔记（一）——细胞聚类和鉴定

使用的是10XGenomics5kPeripheralbloodmononuclearcells(PBMCs)fromahealthydonor(v3chemistry)SingleCellGeneExpressionDatasetbyCellRanger3.0.2的数据1.保持好习惯，先清空一下环境rm(list=ls())2.读取下载的数据，文件夹中包括三个文件：1.barcodes.tsv2

咸316·2022-11-21 14:43

单细胞测序分析软件包_seurat使用笔记

20210829修改本笔记主要参考seurat的网址https://satijalab.org/seurat/主要是为了理清思路，记录一下，方便以后查找，希望也能够对各位同学有所帮助Seurat软件介绍seurat包是由SatijaLab开发，目前已经是v4版本seurat安装安装方便install.packages('Seurat')安装网址https://satijalab.org/seura

橙子榴莲巧克力·2022-11-21 14:43

使用DESeq2进行转录组原始count标准化和差异分析

转录组测序完成后，一般我们会获得一个原始readcount表达矩阵，其中行是基因，列是样品。常用的差异分析工具包括limma、edgeR和DESeq2。

余丁，微生信·2022-11-21 14:43

Emeditor -- windows最强txt编辑器，没有之一

图1.EmEditor界面图2.15G文件我就问你一句：高通量测序fastq文件15G，请问什

余丁，微生信·2022-11-21 14:12

用隐马尔可夫模型推测女朋友心情(Ⅱ)：求心情序列与事件序列的联合概率

他想用这个观测序列预测女友这周的心情。要预测女友的心情，换说话说，就是要求最大概率的心情序列，即，求某一心情序列，它与事件序列的联合概率最大。循序渐进地解决问题，我们先考虑如何求心情序列与做事

遥望山海·2022-11-21 09:19

跟着Cell学单细胞转录组分析(八):单细胞转录组差异基因分析及多组结果可视化

跟着Cell学单细胞转录组分析(二):单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应跟着Cell学单细胞转录组分析(

TS的美梦·2022-11-21 07:53

跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类

TS的美梦·2022-11-21 07:23

跟着Cell学单细胞转录组分析(五):单细胞转录组marker基因鉴定及细胞群注释

书接上回（跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类）。

TS的美梦·2022-11-21 07:23

Hemberg-lab单细胞转录组数据分析（二）

单细胞测序实验方法开发scRNA-seq的新实验方法和操作手册是目前很火的研究领域，而且最近这些年已经发表了一些改进方法。

生信宝典·2022-11-21 07:21

单细胞测序原理

，细胞亚型分析，肿瘤谱系推断，特异性基因鉴定空间转录组空间转录组同时提供组成异质性和结构异质性信息，主要有空间基因分布表达，marker基因鉴定，不同区域分子空间互作，亚群或组织区域功能分析二、单细胞测序技术原理基于标签

_qz·2022-11-21 07:50

单细胞测序两组差异分析—seurat包

20210829修改之前是根据官网+别人帖子写的总结，自己做了一段时间，把之前的再完善一下尝试使用seurat包进行两组间差异分析使用的是seurat包自带的数据创建seurat对象#首先载入需要的包library(Seurat)#安装seurat-data包install.packages('devtools')library("devtools")devtools::install_githu

橙子榴莲巧克力·2022-11-21 07:44

python自回归_python调用statsmodels模块实现整合移动平均自回归模型(ARIMA)——以预测股票收盘价为例...

程序简介调用statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模，ARIMA适合短期预测，因此输入为15个数据，输出为1个数据程序输入：原序列，需要往后预测的个数程序输出：预测序列，模型结构

weixin_39613540·2022-11-21 03:25

Nature重磅综述;关于机器学习应用单细胞组学+RNA-seq,你想知道的都在这

总而言之，单细胞测序+空间转录组测序：优势互补，同时获得细胞类型群体，以及基因表达和细胞的空间位置信息。空间转录组能够定位和区分功能基因在特

生信宝典·2022-11-20 21:42

哈佛大学单细胞课程|笔记汇总（六）

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析

生信宝典·2022-11-20 21:11

单细胞分析：归一化和回归（八）

1.学习目标学会如何执行归一化，方差估计，鉴定易变基因2.Info目标准确归一化和缩放基因表达值，以解决测序深度和过度分散计数值的差异。识别最可能指示存在的不同细胞类型的变异基因。

冷冻工厂·2022-11-20 21:38

学习笔记——详解马尔可夫，马尔可夫链，马尔可夫模型，隐马

（MarkovChain）又是什么鬼1.3一个经典的马尔科夫链实例（二），隐马尔可夫HMM2.1马尔可夫引言2.2下边是隐马尔可夫3，HMM解决的三个问题定义HMM中用到的变量（2.1节适用）3.1观测序列概率

小樊努力努力再努力·2022-11-20 10:45

使用机器学习算法实现单细胞测序数据的降维及聚类(一)

主要代码参考于此，感谢b站大学主要代码参考于此，感谢GitHub老师本篇主要记录一下几种常用的降维算法数据集和文中代码可从我的gitee中中获取数据是darmanis数据集，包括466个细胞2000个高表达量基因，分为九种类型的细胞集群。数据部分截图：其中行为基因列为细胞，每个数据表示基因在细胞中的表达量。1.PCAimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasp

今天练习代码了吗·2022-11-20 09:26

单细胞计数矩阵是如何生成的？（二）

下面列出了这些方法的以下优点：3’(or5’)-endsequencing（3'端测序）：通过使用区分生物复制品和扩增(P

冷冻工厂·2022-11-20 09:22

「干活」基因组组装之前要做的：Genome Survey

可以系统性地称为genomesurvey，这是一个非常简单的分析，但是其实有一些问题是值得注意的GenomeSurvey一般基于Illuminashortreads进行分析，因为二代测序便宜，先测出来试试水

陈有朴·2022-11-20 03:13

【哈佛大学：计算生物学 & 生物信息学】学习记录（一）

第一部分——关于计算生物学&生物信息学&本课程内容（1）ProteinWave【技术】Sanger测序了一个蛋白质序列【算法】Needleman-Wunschalgorithm【数据库】PDB（ProteinDataBank

陈有朴·2022-11-20 03:42

【一文读懂生物学重复与技术重复】

在RNA-Seq等测序设计中，生物学重复和技术重复，是非常需要注意的问题。那么问题就来了，生物学重复和技术重复，到底是什么？它们是如何影响我们的实验设计的。

陈有朴·2022-11-20 03:12

Paper1-scGAC 图注意力机制

Paper1:scGAC图注意力机制构建细胞图，NE去噪声图注意力自编码器学习聚类Embedding自由化的方式成簇Introductionp1（大背景单细胞测序技术飞速发展，无监督聚类有效迫切需要p2

学徒达宇·2022-11-19 19:32

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