文献编号:19Mar - 11 2019年04月23日三读,会其精髓: 相信这种方法的话,那么它的精髓是什么,如何整合出这个core gene set. 首先要考虑样本的选择,样本里是否存在明显的分层? 2019年04月01日再读:精读: 已经发现我的data没法在PCA里有明显的规律:应该可以直接从bulk RNA-seq里获取有价值的信息,那么single cell到底有什么优势呢?回答:单细胞的数据是必须的,它可以把core genes锚定到case-control pseudotime,…

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…

Title:  Multiclonal Invasion in Breast Tumors Identified by Topographic Single Cell Sequencing 课题的目的和意义: Ductal carcinoma in situ (DCIS,原位导管癌)是一种早期的乳腺癌,很少发展成invasive ductal carcinoma(IDC,浸润型导管癌).由于瘤内异质性和导管中肿瘤细胞数量低,因此很难刻画在侵袭期间的基因组进化过程.为了克服这个障碍,作者开发了To…

Chen, H., Li, C., Peng, X., Zhou, Z., Weinstein, J.N., Liang, H. and Cancer Genome Atlas Research Network, 2018. A Pan-Cancer Analysis of Enhancer Expression in Nearly 9000 Patient Samples. Cell, 173(2), pp.386-399. 以前总是抱怨自己读不懂文献,做科研却没有思路,其实-读-好-文献非常…

参考: Machine Learning Identifies Stemness Features Associated with Oncogenic Dedifferentiation 前所未有!10篇<Cell>文章及封面聚焦人类伟大成就:癌症基因组图谱TCGA!改写教科书式突破! “癌症大地图”(Pan-Cancer Atlas) 肿瘤界“巅峰之作”:美国推出“泛癌症图谱”服务全人类 文章代码: PanCanStem 文档 相关培训: 待续~…

单细胞在脑科学方面的应用 Session 1: Deciphering the Cellular Landscape of the Brain Using Single Cell Transcriptomics Single cell/nucleus transcriptomics has emerged as a powerful approach to classify cell types and dynamic cell states in any multicellular organ…

柳叶刀发表的文献解读:Whole-exome sequencing in the evaluation of fetal structural anomalies: a prospective cohort study 背景介绍 随着超声波在产科护理中的应用,胎儿结构异常的鉴别已成为例行公事.当发现异常时,进一步评估核型.全染色体非整倍体与染色体微阵列(CMA)上较小的微缺失和复制(CNV),则是非常的重要.目前研究发现,大约32%结构异常胎儿具有临床相关的异常核型,6%的结构异常胎儿能找到致病…

How To Make A Swipeable Table View Cell With Actions – Without Going Nuts With Scroll Views  Ellen Shapiro on April 24, 2014 Make a swipeable table view cell without going nuts with scroll views! Apple introduced a great new user interface scheme in…

概览 简述 文献所提出的模型旨在解决交通中行人的轨迹预测(pedestrian trajectory prediction)问题,特别是在拥挤环境中--人与人交互(interaction)行为常有发生的地方. 文献构建的数据驱动模型,利用在序列预测上表现突出的LSTM模型以行人为单位进行轨迹预测,同时为了解决多个行人的LSTMs之间无法捕捉行人空间中交互的问题,模型在LSTMs每一步运行之间加入了"Social"池化层,池化层将整合其他行人的隐藏状态(Hidden State),并作为…

本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客,我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景.当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢,今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应,而是给出几种Cell高度自适应的解决方案,然后对比起UI流畅度,从而得出一些UI优化的一些常规做法.今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit. 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库,本篇博客只是简单的涉及到一些…