今天的内容讲讲单细胞文章中经常出现的展示细胞marker的图:tsne/umap图.热图.堆叠小提琴图.气泡图,每个图我都会用两种方法绘制. 使用的数据来自文献:Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma. 去年7月发表在Cell Re

目前APP设计师们对Assistor PS 可是好评连连,说是切图仔的福音或救星.确实是这样的. 与其他切图标记软件不同的是,Assistor PS 是完全独立于 PS 本身的,说是一个外挂更加合适,旨在提高切图标记的效率及速度.虽然不是一个插件,但是它与 PS 是连通的,当你在 PS 选择一个图层在后,即可使用它的功能.如果你肯花点时间下载是试用,相信不会让你失望,甚至能可能让你觉得相见恨晚. APP切图标记PS的外挂神器推荐-Assistor PS 包括mac版和window版,具体版本下载

http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来.此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化. t-SNE是由SNE(Stochastic Neighbor Emb

在上一篇中,我已经讲解了展示marker基因的前两种图形,分别是tsne/umap图.热图,感兴趣的读者可以回顾一下.这一节我们继续学习堆叠小提琴图和气泡图. 3. 堆叠小提琴图展示marker基因 相比于其他可视化形式,小提琴图可以更直观地展示某一类亚群的某一个基因的表达分布情况.我的marker基因一共选了12个,下面来画图: Seurat内置的VlnPlot函数可以直接画, library(xlsx) markerdf2=read.xlsx("ref_marker2.xlsx",

目录 说明 1.前言 2.植物GS瓶颈 3.提高GS预测的准确性 4.GS与现代育种技术结合 5.GS开源育种网络 说明 Enhancing Genetic Gain through Genomic Selection: From Livestock to Plants 这篇是徐云碧老师2019年发表在<Plant Communications>上的综述.徐老师是农科院作科所以及CIMMYT的分子育种专家,著有<分子数量遗传学>和<分子植物育种>,提出环境型.遗传增益等

纯干货!一款APP从设计稿到切图过程全方位揭秘   @BAT_LCK:我本身是一名GUI设计师,所以我只站在GUI设计师的角度去把APP从项目启动到切片输出的过程写一写,相当于工作流程的介绍吧.公司不同,流程不尽相同,但是终究还是能有些帮助. 依旧声明:这里写的不是一种规范,只是一种工作方法,大家在具体工作中,一定要灵活运用.另外,技术的更新是非常快的,我写的这些可能某些东西已经和你们的工程师搭档所用的方法不一样了,所以,还是要灵活运用~ 这里我们只说IOS系统下的设计,至于Android,因为

关于Two-Pass标记连通域个数 背景 在完成图像的一系列处理后,得到二值图,一般会统计目标数量,即是获取连通域个数,这里采用TwoPass的方法. 基本思想 在Two-pass连通域标记中,第一次标记(first pass)时从左向右,从上向下扫描,会将各个有效像素置一个label值,判断规则如下(以4邻域为例): 当该像素的左邻像素和上邻像素为无效值时,给该像素置一个新的label值,label ++; 该像素的左邻像素或者上邻像素有一个为有效值时,将有效值像素的label赋给该像素的la

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

在UI设计中我们常常使用Ai来进行矢量图的绘制,然后导入Ps中进行设计.排版和导出. 在以前的版本中,切图一直是个很麻烦的事情,要么依托于脚本,要么手动一张张导出,很不方便,这种窘况在Photoshop CC 2015版中得到了解决. 准备 使用Photoshop CC 2015版 准备好要切的图片 第一种方法 Ps自带切图 首先打开图层,找到要切图的部分 选中要切图的图层 图层上单击右键,选择快速导出为PNG 选择一个文件夹保存即可 可以发现导出的文件以图层名称保存成为PNG格式,保留了透明像

终于找到你,我梦寐以求的PS切图插件.曾几何时,设计师在完成设计稿之后高效的输出标注切图一直是设计师的噩梦.为什么这么说呢?开发要的那么多尺寸,我到底该怎么切图?iPhone的版本已经不少了,更别提安卓那一堆的尺寸,真是让人欲哭无泪! 直到前段时间使用了摹客-iDoc,心中大喜,我终于找到了我想要的那种PS切图插件.iDoc巧妙的将标注.切图这两项设计完稿后最棘手工作集成在一起,简单.快捷.高效,而且支持Windows和Mac双平台.我是个爱分享之人,接下来,给大家全方位揭秘这款从设计稿到轻松高

切图是很多UI设计师的一项日常工作.平时做完设计图,要将设计稿切成便于制作成页面的图片,并标注好尺寸和间距,交付给前端来完成html+css布局的静态页面,有利于交互,形成良好的视觉感. 但有的认为前端自己会切图是最好,不建议把切图的事情丢给设计师做.这样中途会损耗结构讲解的开销(比如网页层级,细节重构方案等),毕竟最后css是前端去码,怎么切最合适要自己把捏的,否则又要引出一个新问题(设计师有必要掌握考虑重构实现的切图吗?). 总之,切图对于设计师设计创作.程序员写代码来说,其实不是件难事,但

@BAT_LCK :我本身是一名GUI设计师,所以我只站在GUI设计师的角度去把APP从项目启动到切片输出的过程写一写,相当于工作流程的介绍吧.公司不同,流程不尽相同,但是终究还是能有些帮助. 依旧声明:这里写的不是一种规范,只是一种工作方法,大家在具体工作中,一定要灵活运用.另外,技术的更新是非常快的,我写的这些可能某些东西已经和你们的工程师搭档所用的方法不一样了,所以,还是要灵活运用~ 这里我们只说IOS系统下的设计,至于Android,因为尺寸太多,涉及的东西比较乱,我整理好以后再说吧.

xmind使用教程思维导图 开始XMind旅程标记: 仅需2个快捷键 1 点击快捷键 创建同级主题 创建子主题 2 输入 选中主题后, 双击鼠标左键 或 单击空格键, 进入编辑状态. 3 其他内容 您可以从电脑上直接拖动其他文件到主题上作为补充. 4 思维图结构 XMind提供了12种结构供您选择 5 美化思维图 打开 属性视图 选中主题 修改选中主题的颜色, 外形, 字体, 字号, 线条 等 点击图的空白处 修改图的背景色 背景图片 图例 等 您需要在图中先选择一个主题(点击快捷键) 基本工具

持续更新~ 散点图 条形图 文氏图 饼图 盒型图 频率直方图 热图 PCA图 3D图 火山图 分面图 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660

三色标记法是一种垃圾回收法,它可以让JVM不发生或仅短时间发生STW(Stop The World),从而达到清除JVM内存垃圾的目的.JVM中的CMS.G1垃圾回收器所使用垃圾回收算法即为三色标记法. 三色标记算法思想 三色标记法将对象的颜色分为了黑.灰.白,三种颜色. 白色:该对象没有被标记过.(对象垃圾) 灰色:该对象已经被标记过了,但该对象下的属性没有全被标记完.(GC需要从此对象中去寻找垃圾) 黑色:该对象已经被标记过了,且该对象下的属性也全部都被标记过了.(程序所需要的对象) 算法流

北京时间2022年3月22日凌晨,<Nature>期刊在线刊登了由中国科学院广州生物医学与健康研究所等单位牵头,深圳市易基因科技有限公司.中国科学技术大学等单位参与,应用人多能干细胞向胚胎8细胞状态人工诱导的科研成果.深圳市易基因科技有限公司运用简化基因组甲基化测序.单细胞和微量细胞基因组DNA甲基化测序等技术,完成了研究中不同人工干预及细胞状态下的基因组DNA甲基化的时空动态变化. 图源Nature官网 论文中,研究者设计了一种非转基因.快速.可控的"细胞重编程"方法,将

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强

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

网络图(Network)看似复杂,其实构成非常简单,网络图是一种图解模型,形状如同网络,故称网络图,由节点(node)和连线(edge)两个因素组成的.其中 node 又分为 source node(源节点)和 target node(目标节点)两个因素组成的.这里的 node 就是我们的基因,edge 就是基因间的相互作用关系.任何网络图都不外乎这些构成成分.知道了网络图的构成之后,再做图分析就很简单了. 节点(node) 所谓的节点,就是我们要分析的基因.在一个网络图当中往往有数十个乃至上百

最近Cell Systems杂志发表了一篇针对现有几种检测单细胞测序doublet的工具的评估文章,系统比较了常见的例如Scrublet.DoubletFinder等工具在检测准确性.计算效率等方面的优劣,以及比较了使用不同方法去除doublet后对下游DE分析.轨迹分析的影响. 现有的检测方法,基本都会先构造出虚拟doublet,然后将候选droplet与这些虚拟doublet比较,很相似的那些就定义为doublet.这里的虚拟doublet是通过随机组合两个(类)细胞的表达值得到的虚拟的do

农业的组学技术应用虽然落后于人的研究,这是什么意义的问题,但有时农业基因组有自己无可比拟的优势,那就是材料.下面介绍GWAS应用. GWAS(Genome-wide association study),即全基因组关联分析,是通过扫描基因组中数以百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)分子标记,进行基因型和表型间相关性分析,筛选出影响复杂性状的基因变异的一种策略. 应用方向 多性状定位 在全基因组水平上同时且广泛地挖掘与多个目标性状变异显著