今天跟一個(gè)認(rèn)識(shí)也不太久的朋友鬧翻了，讓我不禁有感而發(fā)： 不要和認(rèn)識(shí)不久的人輕易分享你的過(guò)往； 別太容易掏心窩子，急著讓別人知道你的一切缺點(diǎn)，以為先抑后揚(yáng)才是友誼的最佳路線； ...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：江蘇
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只能同甘不能共苦的朋友
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姐姐能問(wèn)一下重讀本科和第一次讀本科申請(qǐng)的時(shí)候是同一個(gè)申請(qǐng)的通道嘛，名額會(huì)有所不同嘛
三十歲，我在德國(guó)重讀本科（上）
留學(xué)的夢(mèng)大學(xué)時(shí)期就有，羨慕別人可以無(wú)憂無(wú)慮地去國(guó)外體驗(yàn)留學(xué)生豐富多彩的生活。但是家庭條件不允許而且本科畢業(yè)接受了保研，就把這留學(xué)夢(mèng)壓在了心底，直到快三十歲下定決心重回校園。 ...
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轉(zhuǎn)成seurat對(duì)象后image沒(méi)了，博主有遇到這個(gè)情況嘛
STOmics-seq：Stereopy教程（一）
一、背景介紹 大家其實(shí)對(duì)華大測(cè)序的原理什么的都知道，但是以下概念是比較重要的，什么是DNB，bin，我們?cè)趺催x擇binsize的大小等問(wèn)題就至關(guān)重要了。首先解釋以下DNB和b...
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大神，怎么從scenic結(jié)果中導(dǎo)出cytoscape需要的兩個(gè)文件呢？
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深入解析Seurat整合單細(xì)胞數(shù)據(jù)函數(shù)FindIntegrationAnchors 2（CCA和L2正則化算法）hi 各位，今天我們來(lái)深入了解一下Seurat做多樣本整合的深入算法，CCA算法以及FindIntegrationAnchors函數(shù)中的的參數(shù)l2.norm 先來(lái)知道一下C...
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10x Genomics RNA-seq 原理詳解近期的一系列際遇都再次論證了我真的是一個(gè)靠運(yùn)氣闖蕩江湖的人，鬼使神差的混入了一個(gè)超棒的實(shí)驗(yàn)室，并且受到了同伴和室友在工作和生活上的無(wú)私的照顧。日子像夢(mèng)一樣美好，我只想時(shí)間走的...
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單細(xì)胞系列課程-10 Trajectory inference analysis of scRNA-seq data視頻鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=XmHDexCtjyw&list=PLjiXAZO27elC_xnk7gVNM85I2IQl5BEJ...
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xgboost的原理沒(méi)你想像的那么難xgboost 已然火爆機(jī)器學(xué)習(xí)圈，相信不少朋友都使用過(guò)。要想徹底掌握xgboost，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理。這樣才能將各個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)到模型內(nèi)部，進(jìn)而理解參數(shù)的含義，根據(jù)需...
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多元線性回歸模型的特征降維：主成分回歸和偏最小二乘主成分分析（Principal Component Analysis, PCA） 一個(gè)優(yōu)秀的模型應(yīng)該是用盡可能少的特征來(lái)涵蓋盡可能多的信息。對(duì)于多元線性回歸模型，除了對(duì)全部特...
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比例風(fēng)險(xiǎn)(Cox)回歸模型——Proportional hazards model
比例風(fēng)險(xiǎn)(Cox)回歸模型——Proportional hazards model 引言 比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，又稱Cox回歸模型，是由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家D.R.Cox與1972年提出...
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Cox模型方法簡(jiǎn)要總結(jié)參考書目 Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time-to-Event Data, 2nd. (2015)以...
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[富集分析] 3、clusterprofile富集分析--下游可視化1、富集分析的背景知識(shí) - 簡(jiǎn)書 (jianshu.com)[http://m.itdecent.cn/p/0b938d0e652c]2、clusterprofile富...
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單細(xì)胞分析中的NormalizeData()與ScaleData()區(qū)別在哪兒？今天又是入門單細(xì)胞分析的一天在單細(xì)胞分析當(dāng)中，我們會(huì)用到兩個(gè)函數(shù)：NormalizeData()和ScaleData()，這兩個(gè)函數(shù)的區(qū)別到底在哪兒？它們到底對(duì)我們的單細(xì)胞數(shù)...
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Seurat取子集時(shí)會(huì)用到的函數(shù)和方法在單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析中，在確定細(xì)胞類型后，除了可以進(jìn)行差異表達(dá)基因分析外，還可以針對(duì)單個(gè)細(xì)胞類型進(jìn)行分析特定分析，這時(shí)就需要我們提取細(xì)胞子集分開(kāi)處理了。 一、Seurat數(shù)據(jù)格式...
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Seurat繪圖函數(shù)總結(jié)（更新版）更多重要函數(shù)見(jiàn)：Seurat重要命令匯總[http://m.itdecent.cn/p/104f9290af8b] Seurat繪圖函數(shù)總結(jié) 在使用R語(yǔ)言進(jìn)行單細(xì)胞數(shù)據(jù)...
