miRNA MicroRNA (miRNA)  是一类内生的.长度约为20-24个核苷酸的小 RNA,其在细胞内具有多种重要的调节作用.每个 miRNA 可以有多个靶基因的表达,而几个 miRNA 也可以调节同一个基因的表达.据推测,miRNA 调节着人类三分之一的基因. 1.物种 hsa.mmu.rno分别代表人.小鼠.大鼠. 2.类别 mir.MIR.miR分别代表动物未成熟miRNA.植物未成熟miRNA.成熟 RNA. 3.序号 即阿拉伯数字.代表miRNA发现的先后顺序.一般情况下,数

发表时间:(2019年4月) 一. 概述: 本文报道了一种可研究人类大脑组织中特定神经细胞的蛋白质组学的方法.作者通过激光捕获显微切割技术(LCM)从逝者大脑中分离出目的神经元细胞,接着尝试了一系列不同的样品收集方法,裂解液和酶解方法,最终从10 um厚,60,000 um2大小的小脑分子切片中鉴定到了稳定重复的1500蛋白.用此方法,作者从分出的贝兹细胞(Betz)和浦肯野细胞(Purkinje)分别得到了高度特异表达的2800-3600个蛋白. 二. 研究背景: 蛋白质组学研究通常需要毫克级

下午花了两个小时回答读者的疑问,觉得可以记录下来,也许能帮到一部分人. 第一位读者做的是非模式物种的单细胞. 一开始以为是想问我非模式物种的marker基因在哪儿找,读者朋友也提到了blast 研究的主要细胞类型的marker是有的 让读者朋友困惑的是一张表,cluster乘样本的表,每一个值表示表达这个marker基因的细胞数目.这个表其实没有多少信息,且容易给人误导.应该直接从小提琴图看. 解答完了这个问题,另一个问题还是回到"非模式物种如何找marker".找同源基因是一个思路,

细胞通讯分析可以给我们一些细胞类群之间相互调控/交流的信息,这种细胞之间的调控主要是通过受配体结合,传递信号来实现的.不同的分化.疾病过程,可能存在特异的细胞通讯关系,因此阐明这些通讯关系至关重要. CellPhoneDB配有详实的受配体数据库,其整合了此前的公共数据库,还会手动矫正,以得到更加准确的受配体注释.此外,针对受配体有多个亚基的情况,也进行了注释.下面这张图显示了CellPhoneDB配有的数据库包含多少种分泌蛋白和膜蛋白.蛋白质复合物.受配体关系,以及它们来源于什么数据库. 1.

在上一篇帖子中,我介绍了CellPhoneDB的原理.实际操作,以及一些值得注意的地方.这一篇继续细胞通讯分析的可视化. 公众号后台回复20210723获取本次演示的测试数据,以及主要的可视化代码. 所有的数据和结果文件均已打包,下载后直接就能跑下面的代码画图. 下面的代码可以绘制对称热图 (如果你不清楚为啥热图要沿着对角线对称,可以看一下之前的推文) library(tidyverse) library(RColorBrewer) library(scales) pvalues=read.ta

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

文献名:Proteomic Profiling of Rhabdomyosarcoma-Derived Exosomes Yield Insights into Their Functional Role in Paracrine Signaling(源于横纹肌肉瘤的外泌体的蛋白质组学分析用于深入了解其在旁分泌信号转导中的作用) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间: (2019年8月) IF:3.78 单位: 黎巴嫩大学,黎巴嫩 贝鲁特美国大学儿童和青少年

datatables中的Options总结(2) 五.datatable,列 columnDefs.targets 分配一个或多个列的列定义. columnDefs 设置列定义初始化属性. columns.cellType 细胞类型创建一个列 columns.className 类来指定每个单元格的列 columns.contentPadding 添加填充文本内容时使用计算最优的一个表. columns.createdCell 细胞创建回调允许DOM操作 columns.data 设置数据源的列

来源:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet Convolutional Neural Networks (LeNet) note:这部分假设读者已经看过(Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外,这里是用新的theano函数和概念: T.tanh,  shared variables,  basic arithmetic ops, T.grad, floatX,downsample , co

在Matlab中,这几个函数区分如下: (以下默认S1和S2是字符串,同样也适用于cell细胞类型数据,也就是循环对cell中每个元素分别判断即可.) findstr(S1,S2):寻找是否有S1和S2之间的匹配,真返回1,假返回0,双向: 例:          s = 'How much wood would a woodchuck chuck?';                 findstr(s,'a')    returns  21                 findstr('

日前,中国科学院神经科学研究所.中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心.香港科技大学生命科学部和分子神经科学国家重点实验室.中国科技大学自动化研究所在 Cell 上联合发表了一篇概述论文<China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing>,介绍了「中国脑计划」在基础神经科学.脑疾病和脑启发计算上的研究进展.机器之心对这篇论文进行了完整的编译,读者也可通过以下链接查看原论文.

[转:http://blog.csdn.net/buaalei/article/details/46344675] 大家好!我是贾扬清,目前在Google Brain,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe.没有太多准备,所以讲的不好的地方还请大家谅解.我用的ppt基本上和我们在CVPR上要做的tutorial是类似的,所以大家如果需要更多的内容的话,可以去tutorial.caffe.berkeleyvision.org,也欢迎来参加我们的tutorial:)网页上应该还有一些Pytho

DataGridView控件 DataGridView是用于Windows Froms 2.0的新网格控件.它可以取代先前版本中DataGrid控件,它易于使用并高度可定制,支持很多我们的用户需要的特性. 关于本文档: 本文档不准备面面俱到地介绍DataGridView,而是着眼于深入地介绍一些技术点的高级特性. 本文档按逻辑分为5个章节,首先是结构和特性的概览,其次是内置的列/单元格类型的介绍,再次是数据操作相关的内容,然后是主要特性的综述,最后是最佳实践. 大部分章节含有一个“Q & A”部

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在

前言 | 问题背景 随着软件行业引入新的硬件和操作系统,我们看到更多的托管框架与.NET技术保持同步.Microsoft的.NET Standard和.NET Core定义了一个跨平台规范,为应用程序开发人员提供了一套一致的API - 对于从数据,报告,分析,协作以及用于存储,检索的用户输入生成文档的开发人员来说尤其是好消息数据,或在运行时共享.随着越来越多的组织自动化这些流程,越来越多的开发人员在.NET应用程序中处理数据并将应用程序迁移到.NET Standard,GrapeCity文档等文

RNA-seq这个工具该什么时候用?ATAC-seq该什么时候用?有相当一部分项目设计不行,导致花大钱测了一些没有意义的数据. 还是在中心法则这个框架下来解释,这是生物信息的核心.打开华大科技服务官网梳理一下现在到底都有些什么测序技术: 全基因组测序和重测序 - 组装以及寻找变异 (外显子和目标区域测序) RNA-seq测序 - 基因表达 (smRNA,lncRNA,circRNA,PB全长,可变剪切) 甲基化测序 ChIP-seq和ATAC-seq 蛋白组 - 所有蛋白的变化 代谢组 - 植物

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Molecular Diversity of Midbrain Development in Mouse, Human, and Stem Cells 本文作者的官网:Ventral midbrain 顺便找到了:Download all the data and Python Notebooks from GitHub to reproduce the main figures. GitHub:linnarsson-lab/ipynb-lamanno2016 教程:scRNA-Seq Data

一.单元格内容的操作 // 取得当前单元格内容 Console.WriteLine(DataGridView1.CurrentCell.Value); // 取得当前单元格的列 Index Console.WriteLine(DataGridView1.CurrentCell.ColumnIndex); // 取得当前单元格的行 Index Console.WriteLine(DataGridView1.CurrentCell.RowIndex); 另外,使用 DataGridView.Curr

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

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