Figure 6 scTDA analysis of mouse and human developmental data sets.
单细胞分析方法学习文献打卡记录: 【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型 【单细胞分析方法】VeTra:基于RNA速度的轨迹推断工具 【单细胞分析方法】单细胞图嵌入 Order by Date Name Attachments Cellular populations during motor neuron differentiation • […]
Single-cell mapping of gene expression landscapes and lineage in the zebrafish embryo
Assembles a manifold that is defined through a series of overlapping, locally-defined PCA subspaces. Non-mutual k-nearest-neighborhoods […]
VeTra: a tool for trajectory inference based on RNA velocity
单细胞轨迹可以揭示基因调控如何控制细胞命运:大多数细胞状态转变,无论是在发育,重编程或者是疾病异常状态,都以基因表达变化的级联为特征。 Order by Date Name Attachments vec • 722 kB • 17 click 17.03.2022Slide10 • 14 […]
https://github.com/rsharp-lang/ggplot 接上一篇博客文章中谈到,我们已经通过R#语言之中的ggplot程序包绘制出了一个可以使用的火山图。在这里,我们将会通过在火山图上添加更多的可视化元素来为大家介绍R#语言之中的ggplot程序包的进阶使用方式。 Order by Date Name Attachments volcano • 651 kB • 42 click 09.10.2021volcano • […]
https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在生物信息学中的组学数据分析领域内,有一个非常常见的数据可视化图表:应用于可视化两两组别比对结果的火山图。在火山图之中,X坐标轴一般是log2FC,纵坐标Y轴,则一般是t检验的pvalue的-log10转换之后的值。由于fold change有大于1的值,A/B大于1,表示A的表达量高于B的表达量,反之小于一表示A的表达量低于B的表达量。这样子fold change经过log2转换之后,就会出现负数,散点一般呈轴对称分布在X=0的位置周围。这样子绘制出来的散点图就有点类似于火山喷发的样子了。 Order by Date Name Attachments a679af1eb9ffbfbad48c18d563ea51f3 • 45 kB • 61 click […]
pxocgx01_blastx against multiple related xanthomonas species
https://gcmodeller.org/ KEGG is a database resource for understanding high-level functions and utilities of the biological system, […]
Electron micrographs of Synechococcus
https://gcmodeller.org/ 流平衡分析(flux balance analysis)是一种可以用来构建和模拟分析基因组级别的代谢网络的数学方法。流平衡分析是系统生物学(system biology)的一个重要的分析手段。不同于以湿实验的代谢通量分析(metabolic flux analysis, MFA),FBA是用数学方法对代谢网络里的代谢流进行拟合分析。 Order by Date Name Attachments Electron micrographs of […]
原始数据相关的 名词 全称 中文名 含义 mz mass to charge ratio 质荷比 精确分子质量与离子的电荷数量的比值。 rt retention time 保留时间 […]
Computational Analysis of Biochemical Systems
今天在这里和大家聊一下《生物化学系统的计算分析》这本书,生物化学系统的计算分析这本书可以说得上是我的生物信息学学习生涯的启蒙书。 Order by Date Name Attachments Computational Analysis of Biochemical Systems • 875 kB • 35 […]
https://github.com/SMRUCC/GCModeller 在R语言之中,存在着一个用于进行表达数据的时间序列分析的程序包:TCseq。TCseq的全称为Time course sequencing,即时间序列分析,通过对表达矩阵进行时间上的模糊CMeans聚类,得到表达变化趋势一致的基因列表,进行基因表达的时间趋势分析。 在GCModeller之中,我仿照着TCseq程序包,自己编写了一个时间序列的聚类与可视化分析的R#程序包模块,在这里介绍给大家。 Order by Date Name Attachments Gene expression pattern visualization • 2 […]
博客文章
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