Automated Optimal Parameters for T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding Improve Visualization and Allow Analysis of Large Datasets
估计阅读时长: 11 分钟PhenoGraph提供了与UMAP类似的算法过程进行单细胞组学数据的细胞分型处理操作。与UMAP方法相比,PhenoGraph并不会产生数据降维效果,仅仅产生数据点Cluster信息。如果需要将数据进行可视化,还需要借助于t-SNE算法将PhenoGraph的分型结果数据投影到一个二维平面上完成。 Order by Date Name Attachments Phenograph-image4 • 200 kB • 562 click 2021年8月9日Automated Optimal Parameters […]
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  1. […] 在前面写了一篇文章来介绍我们可以如何通过KEGG的BHR评分来注释直系同源。在KEGG数据库的同源注释算法中,BHR的核心思想是“双向最佳命中”。它比简单的单向BLAST搜索(例如,只看你的基因A在数据库里的最佳匹配是基因B)更为严格和可靠。在基因注释中,这种方法可以有效减少因基因家族扩张、结构域保守等原因导致的假阳性注释,从而更准确地识别直系同源基因,而直系同源基因通常具有相同的功能。在今天重新翻看了下KAAS的帮助文档之后,发现KAAS系统中更新了下面的Assignment score计算公式: […]

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