估计阅读时长: 11 分钟给定一组n个字符串数组,找到包含给定集合中每个字符串的最小字符串作为子字符串。我们可以假设这个字符串数组中没有字符串是另一个字符串的子字符串。那么基于上面的描述,我们就可以得到下面所示的问题求解目标: let arr[] = ["catg", "ctaagt", "gcta", "ttca", "atgcatc"] // output: gctaagttcatgcatc 上面的问题描述实际上是一个最短超字符串问题(shortest common superstring) Order […]
估计阅读时长: 7 分钟一般而言,进行全基因组的转录表达调控网络的建立,我们需要基于两个数据结果来完成: 目标基因的转录调控位点信息(Motif搜索结果,构成网络之中的节点) 转录调控位点相应的转录调控因子(Motif位点相关的转录调控因子,构成网络之中的边连接) Order by Date Name Attachments Xor • 271 kB • 234 click 2022年6月11日An […]
估计阅读时长: 12 分钟Motif是一段典型的序列或者一个结构。一般情况下是指构成任何一种特征序列的基本结构。通俗来讲,即是有特征的短序列,一般认为它是拥有生物学功能的保守序列,可能包含特异性的结合位点,或者是涉及某一个特定生物学过程的有共性的序列区段。比如蛋白质的序列特异性结合位点,如核酸酶和转录因子。 Order by Date Name Attachments Smith-Waterman-Algorithm-Example-Step3 • 8 kB • 232 click 2022年6月7日motifPilesHeatmap-1 • 227 […]
估计阅读时长: < 1 分钟Order by Date Name Attachments HEStainModelPreviews • 361 kB • 222 click 2022年6月3日13546516212177 • 152 kB […]
估计阅读时长: 7 分钟假设现在存在有这样子的一个人群等位基因统计结果信息表格: Populations AA Aa aa Subpopulation 1 125 250 125 Subpopulation 2 50 30 20 Subpopulation […]
Figure 6 scTDA analysis of mouse and human developmental data sets.
估计阅读时长: 14 分钟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
估计阅读时长: 7 分钟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
估计阅读时长: 5 分钟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 • 289 click 2022年3月17日Slide10 • 14 […]
估计阅读时长: 17 分钟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 • 283 click 2021年10月9日volcano • […]
估计阅读时长: 11 分钟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 • 307 click […]
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  1. […] 在上面的工具调用消息数据结构中,我们可以清楚的看见有需要进行调用的工具名称,以及参数列表。当我们拿到这样子的调用信息后,就可以基于一定的规则找到需要执行的运行时中的函数来完成功能的实现。对于.NET平台上,我们一般是使用自定义属性加反射操作来解析相关的名称绑定结果。在.NET平台上对于这样子的一个根据调用信息来进行运行时解析和调用的方法,可以稍微参考《【Darwinism】Linux平台上的VisualBasic高性能并行计算应用的开发》的反射代码方法。 […]