摘要：不看代码直接调包就是耍流氓 主要的思路： cnv.pl.chromosome_heatmap内部核心操作： use_rep = "cnv" tmp_adata = AnnData(X=adata.obsm[f"X_{use_rep}"], obs=adata.obs) 这一步之后调用scanpy.p 阅读全文

摘要：他的出现一定有他的理由，他的离开也有他的理由 随着单细胞测序数据的增长，如果把数据全部导入内存则占用的内存太大，如何处理这个问题呢，一种思路是不一次直接将数据导入内存，一种是优化内存存储。针对这两种思路们都有相应的包。现在的格式太多了，h5ad,loom,h5seurat,这些格式有什么区别呢？ 1 阅读全文

摘要：看来还得和临床结合才知道为什么提出问题 问题的背景 为什么提出PAM50分型，因为乳腺癌病人的异质性特别大，所以需要将这些病人进行一个分型，以便更好的治疗。 发展的历史 最初是根据免疫组化的三个指标进行分型的 HR+ HER2- HR+ HER2+ HR- HER2+ TNBC 随着RNA-seq的 阅读全文

摘要：library(Matrix) write(colnames(data_all), file = "Ramachandran2019_expression/baocodes.tsv",sep = "/t") write(rownames(data_all), file = "Ramachandran 阅读全文

摘要：测序数据处理了这么多，只知道怎么测序，但是不知道怎么组装，也不知道基因是怎么定位的，好奇心都不知道去哪里了 现在被大众所知道的是基因组测序，怎么测序列已经知道了，怎么定位可以从下面的几个参考文献中了解到。 参考文献： 1、http://blog.sciencenet.cn/blog-3431904- 阅读全文

摘要：对于一个生物知识还停留在初中和高中时代的人来说，理解基因组数据确实有点困难，经过几天的探索，初步对这个概念有了一些理解。下面逐一解释。 #人类有显性基因和隐性基因，可是人类基因组并没有测序怎么办 人类基因组99.9%的序列都是一样的，只有少数不一样，这一部分需要对大量人群进行统计，因此诞生了数据库d 阅读全文