估计阅读时长: 15 分钟 https://gcmodeller.org 在这篇博客文章之中，我主要是来详细介绍一下是如何从头开始实现Phenograph单细胞分型算法的。在之前的一篇博客文章《【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型》之中，我们介绍了Phenograph算法的简单原理，以及一个在R语言之中所实现的Phenograph算法的程序包Rphenograph。在这里我主要是详细介绍在GCModeller软件之中所实现的VisualBasic语言版本的Phenograph单细胞分型算法。 Attachments Rphenograph • 236 kB • 123 click 20.09.2021
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 • 151 click 09.08.2021Automated Optimal Parameters […]
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Cool + for the post
老师提到的这个问题，我这几天会写一个使用教程，老师后面可以用教程中对应的demo示例来了解下功能的使用
空间Spot结果在下载到的mzkit文件夹中有示例吗？我试了试，不是10X结果中的tissue_positions_list.csv（软件选择此文件，直接error）；在默认结果中也没找到类似的文件；
目前软件上提供了用于手动关联空间转录组数据和空间代谢组数据的功能，使用具体的功能可以通过成像画布上通过右键菜单依次打开【Samples】->【Add Spatial Tile】加载Space Ranger的空间斑点结果：在软件上进行手动旋转调整位置完成两个空间组学之间的空间位置关联，然后老师这边拿到空间位置关联信息后，就可以按照斑点的空间位置对应关系导出表达数据做关联分析了