本文总结自一篇综述: Computational approaches for interpreting scRNA-seq data 单细胞分析分为两个层次: cell level gene level Tools for the visualization and clustering of cells. Tools for the ordering of cells & bifurcation/branch identification Tools for gene-level analy…

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两…

单细胞测序技术(single cell sequencing) 2018-03-02 11:02   来源: 一呼百诺  点击次数:6587关键词:   前言 单细胞生物学最近几年是非常热门的研究方向.在这一领域中,最前沿的则是单细胞测序技术.传统测序方法一次处理成千上万个细胞,得到的变异水平也是成千上万个细胞的平均后水平.但是,就如同世界上没有完全相同的两片树叶一样,没有两个细胞是完全相同的.所以,单细胞测序对于研究单个细胞就显得至关重要. 单细胞测序可以揭示出每个细胞独特的微妙变化,甚至可以…

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ 建立在高通量测序基础上的微生物群落研究,当前主要有三大类:基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的Metataxanomics.鸟枪法打断全基因组DNA序列的Metagenomics和基于mRNA信息的宏转录组方法Meta-transcriptomics. 16S,也即是我们通常所说的微生物多样性,是一种相对快速和经济适用的方法,但是PCR导致了偏好的产生,这就降低了注释准确度.此外,…

​入门Excel容易,想要精通就很难了,大部分人通过学习能掌握60%的基础操作,但是一些复杂数据可视化分析就需要用到各种技巧,操作理解难度加深 Excel作为一直是使用最广泛的数据表格工具,在数据量日渐庞大的今天,开始出现它的短板.Excel数据清洗和计算效率低下,需要进行大量重复性.低附加值的人工操作,数据分析周期长:Excel几万条数据就会把一般性能的电脑弄卡:Excel入门容易,精通困难,尤其是做专业的数据分析,还能自动筛选,联动可视化势必要写大量的VBA.那么有没有一款可以在业务上代替E…

大数据时代,数据分析在我们的日常生活和工作中应用越来越广泛,不管是公司的行政.人事.销售.运营还是专业的数据分析师,都经常需要通过数据来发现业务问题,因此数据分析正逐渐成为职场通用能力. 说到数据分析,必然离不开Excel,大到可视化分析驾驶舱,小到简单的数据统计汇总,它都能做,功能强大.入门简单.可谓办公司人手必备,但是大部分人excel水平基本都停留在简单数据处理汇总,基础图表制作上,比如像下面这样:     这样的基础表格没有什么基础含量,且观赏性差,如果做一些更加复杂的分析和可视化报表,…

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储…

从零开始学数据分析,什么程度可以找到工作?( 内附20G.5000分钟数据分析工具教程大合集 )   我现在在Coursera上面学data science 中的R programming,过去很少接触过统计.计算机这两个学科,现在很想转行做数据.问题如下: 1.Data需要学到什么程度可以找工作?2.初级的数据分析会做哪些工作?3.数据分析有什么小方向吗?4.想要深度做数据分析有怎样的建议? 5.统计的学习应该从哪里下手? 本文将给你以上问题所有答案,文末还有UniCareer为大家独家整理的…

如今的移动应用早已不再是某种结构单一.功能简单的工具了.当我们的移动应用变得越来越庞杂,我们便会需要借用分析工具,来跟踪和分析App内的每一个部分.幸运的是,目前市面上有许多数据分析工具可供App开发团队选择. 事实上,这些新一代的数据分析工具,将可以监测发生在App中的每一个细小的事件.如果你曾经想追踪你的用户,知道他们从哪个平台下载了应用.看到你的用户在App内的跳转路径.了解哪个页面在App内最受欢迎,你一定能在以下30款分析工具中找到你的菜. 用户人群细分 .Upsight (含付费项目…

SPSS.RapidMiner.KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析,只是彼此有各自的侧重点和有劣势.它们都可以逐步的定义数据分析过程,也同样都可以对数据进行ETL处理.笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具. SPSS不用多说,一款成功的商业数据分析软件,涵盖了统计分析.数据挖掘分析等各种数据分析方法.界面简单易用,分析过程定义时非常直观方便.因为,没有源码,无从知道其过程的调度机制. RapidMiner一款出色的开源数据分析工具.有非常丰富的数据分析算法.过程…