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2026年7月3日
HiCImpute环境安装流程
摘要: HiCImpute 环境创建与安装流程 1. 环境说明 本教程用于在 Linux / HPC 集群环境中创建并安装 HiCImpute R 包。 当前测试环境: 系统架构:x86_64 环境管理工具:micromamba R 版本:4.4.1 编译器:Anaconda gcc / g++ 11.2.
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posted @ 2026-07-03 12:28 wuhaoliu
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2026年7月2日
共享 Micromamba 环境配置
摘要: /cdata 外挂目录共享 Micromamba 环境配置笔记 本文记录如何将 micromamba、conda/mamba 环境、package cache、pip cache 和常用模型缓存统一放到 /cdata 外挂目录中,供多个容器/用户共享使用。 适用场景: 多个容器共享同一个外挂硬盘 /
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posted @ 2026-07-02 12:14 wuhaoliu
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2026年1月27日
VSCode,Claude 插件使用第三方 API 总是提示登录?
摘要: 问题描述: Claude Code 2.0 版本更新后,VSCode 插件启用了强制登录验证,要求使用官方账号,导致第三方中转 API 无法使用 VSCode 中的 Claude 插件。如下图所示。 解决方法: 通过修改 settings.json 来绕过登录限制。 示例: 在VSCode的用户se
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posted @ 2026-01-27 11:36 wuhaoliu
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2025年11月28日
SnapHiC的环境安装
摘要: git clone https@github.com:HuMingLab/SnapHiC.git cd SnapHiC/ micromamba create -n 10_snaphic_env -c https://repo.anaconda.com/pkgs/main -c https://rep
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posted @ 2025-11-28 21:53 wuhaoliu
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2025年10月12日
如何安装claude code以及ccr code
摘要: 如何安装claude code以及ccr code 1. 安装 node 1.1 node的常规安装(适用于linux18.04,linux20.04等新版本) 参考官网安装顺序:https://nodejs.org/en/download 1.2 常规安装失败,其他情况下node的安装(适用于li
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posted @ 2025-10-12 23:13 wuhaoliu
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2025年9月9日
低版本 Linux【16.04】如何安装 claude code
摘要: 背景: 安装cluade code的前提是安装好版本号大于18的node。但是在工作场景中可能会遇到低版本Linux【16.04】下使用 nvm安装node后报错: (base) ******@ubuntu:~$ node -v node: /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so
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posted @ 2025-09-09 15:54 wuhaoliu
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2025年9月8日
关于USB 无线 WIF 设备驱动安装的问题
摘要: 以厂商出厂时自带的驱动版本为第一优先 USB 无线 WIFI 设备驱动一般不需要更新,更新时也要先选择官方渠道更新:从设备制造商官网官网下载驱动,避免从芯片厂商(如 Realtek)下载,因为芯片厂商的驱动可能并不会适配设备制造商的产品。 COMFAST AC-938 设备设备官方驱动包 http
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posted @ 2025-09-08 17:44 wuhaoliu
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2025年7月24日
DNA 损伤、scRNA-seq 以及 scHiC 数据间的关联
摘要: 你问的scHi-C、scRNA、DNA损伤这三者主要是单细胞多组学领域常见的三种分析/表征内容,它们分别指: scHi-C(single-cell Hi-C):单细胞水平的染色质高级结构(染色质空间互作/三维基因组)分析技术。 scRNA(single-cell RNA-seq):单细胞转录组测序,
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posted @ 2025-07-24 20:59 wuhaoliu
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scRNA-seq 数据如何改善 scHiC 数据的稀疏特性
摘要: 好的,我先从基础概念、构建方式、在 scRNA-seq 中的作用,再到如何与 scHi-C 结合的角度,详细解释 共表达网络(Gene Co-expression Network)。 1. 什么是共表达网络? 共表达网络(Gene Co-expression Network)是指: 根据基因在多个样
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posted @ 2025-07-24 20:49 wuhaoliu
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通过多模态数据融合策略改善scHiC 的数据稀疏问题
摘要: ✅ 问题背景 scHi-C 最大的问题是: 每个单细胞中观测到的染色质接触对非常稀疏(常仅几千对), 无法完整重构 TAD、Loop 等三维结构。 而 其他单细胞组学数据(如 scRNA-seq、scATAC-seq) 则通常: 数据密度高 信噪比好 功能关联明确 因此,利用这些模态中的结构相关性、
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posted @ 2025-07-24 20:44 wuhaoliu
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