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11-2 环境是如何建立的
在普通用户看来 ~/.bashrc 可能是最重要的启动文件，因为系统几乎总是要读取。non-login shell 会默认读取 ~/.bashrc ，而大多数login shell 的启动文件也能 以读取 ~/.bashrc 文件的方式来编写。
48010发布于 2020-08-11 - 来自专栏Lan小站
试题 算法提高 11-2删除重复元素
为库设计新函数DelPack，删除输入字符串中所有的重复元素。不连续的重复元素也要删除。 要求写成函数，函数内部使用指针操作。
27420编辑于 2022-07-13 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 11-2 SVM背后的最优化问题
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节从SVM算法的基本思想推导成最终的最优化数学表达式，将机器学习的思想转换为数学上能够求解的最优化问题。SVM算法是一个有限定条件的最优化问题。
2.4K72发布于 2020-06-10 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题11-2 查找星期
习题11-2 查找星期 本题要求实现函数，可以根据下表查找到星期，返回对应的序号。
2K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏A周立SpringCloud
如何自定义微服务的Instance ID
这样设置后，效果如图11-2所示。 ? 图11-2 Eureka Server上的微服务列表 拓展阅读 Spring Cloud初始化Instance ID的相关代码： org.springframework.cloud.netflix.eureka.EurekaClientAutoConfiguration
1.7K40发布于 2018-04-02 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Signac R｜如何合并多个 Seurat 对象 (2)
pbmc500_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc500.counts, fragments = frags.500) pbmc500 <- CreateSeuratObject meta.data=md.500) pbmc1k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc1k.counts, fragments = frags.1k) pbmc1k <- CreateSeuratObject meta.data=md.1k) pbmc5k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc5k.counts, fragments = frags.5k) pbmc5k <- CreateSeuratObject meta.data=md.5k) pbmc10k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc10k.counts, fragments = frags.10k) pbmc10k <- CreateSeuratObject assay <- CreateChromatinAssay(counts = counts.500, sep = c(":", "-"), min.features = 500) pbmc500 <- CreateSeuratObject
83210编辑于 2024-12-30 - 来自专栏生信补给站
scRNA挖掘 |只有矩阵如何构建单细胞对象？meta信息如何利用？
1.2 创建seurat对象 依然使用CreateSeuratObject 函数，此处count 为读取的矩阵文件。 sce0 <- CreateSeuratObject(counts = data) sce0 head(sce0@meta.data) An object of class Seurat 19790 1，CreateSeuratObject中的meta.data参数 CreateSeuratObject函数除了简单的过滤条件外 ，还有一个重要的meta.data参数，可以输入提供的meta信息。 检索之后https://github.com/satijalab/seurat/issues/2715 发现 ，是因为CreateSeuratObject要求meta文件中rownames是count文件的 CreateSeuratObject函数的帮助文档中也很明确的提到了该点要求。 发现问题后，只需要将meta文件的cellid列转为rownames即可。
1.8K30编辑于 2023-08-25 - 来自专栏单细胞天地
如何读取单细胞数据
Read10X(data.dir = paste(dataset_loc, ids[1],"filtered_feature_bc_matrix", sep="/")) seurat_obj <- CreateSeuratObject Read10X_h5(file.path(dataset_loc, ids[1], "filtered_feature_bc_matrix.h5"), use.names = T) seurat_obj <- CreateSeuratObject row names as the gene IDs rownames(counts) <- gene_ids colnames(counts) <- cell_ids seurat_obj <- CreateSeuratObject 1L),sep="_") d10x }) seurat_merge <- do.call("cbind", d10x.data) # for "dgCMatrix" seurat_data <- CreateSeuratObject Read10X(data.dir = paste(dataset_loc, file,"filtered_feature_bc_matrix", sep="/")) seurat_obj <- CreateSeuratObject
6K35发布于 2020-06-23 - 来自专栏全栈程序员必看
latex中插入图片[通俗易懂]
\subfigure[11-1]{ %小图题的名称 \includegraphics[width=4cm]{11-1}} \hspace{0in} \subfigure[11 -2]{ \includegraphics[width=4cm]{11-2}} \caption{两张图片公用的图题} \end{figure} 这里第二中方法和第三种方法的不同之处在于第二种方法中排版两张图片后图片的图题编号会向后增加
3.9K20编辑于 2022-09-06 - 来自专栏小汪Waud
Seurat对象的构建和信息提取
dgCMatrix" # attr(,"package") # [1] "Matrix" # 构建 Seurat 对象 # 初步过滤一般不需要修改参数，除非数据实在太难看 Seurat_object <- CreateSeuratObject ScRNAdata <- Read10X_h5(filename = "GSM3489182_Donor_01_raw_gene_bc_matrices_h5.h5") Seurat_object <- CreateSeuratObject read.table( "data/GSM2829942/GSM2829942_HE6W_LA.TPM.txt", row.names = 1, header = T) Seurat_object <- CreateSeuratObject CreateSeuratObject( counts, project = "CreateSeuratObject", assay = "RNA", names.field = 1,
3.2K33编辑于 2023-02-16 - 来自专栏Hadoop数据仓库
维度模型数据仓库（十六） —— 间接数据源
清单清单（五）-11-2给出了修改后的推广期导入脚本。 q.month <= r.end_month and p.year = q.year and p.month = q.month; COMMIT ; 清单（五）-11 图（五）- 11-1 图（五）- 11-2 图（五）- 11-3 图（五）- 11-4 图（五）- 11-5 图（五）- 11-6 现在测试新脚本
46540编辑于 2022-12-02 - 来自专栏全栈程序员必看
二代身份证号码验证器[超简单]
第十八位的数字是根据ISO 7064:1983.MOD 11-2校验码算法计算出来的 <script> function checkIDCard(idcode){ // 加权因子 var last = idcode[17];//最后一位 var seventeen = code.substring(0,17); // ISO 7064:1983.MOD 11
2K20编辑于 2022-09-14 - 来自专栏生信技能树
创建Seurat对象时忽略的两个参数竟然有这样的功能？
这两天分析一个单细胞数据发现一个奇怪的问题，就是创建 seurat 对象的时候，我明明设置了参数 CreateSeuratObject 函数的project 参数，但是最后merge 不同的样本后发现 > gsub(".txt","", pro) [1] "IRI1d_1" CreateSeuratObject 这个函数做了什么？ 赶紧查看 CreateSeuratObject 的帮助文档： Create a Seurat object Description Create a Seurat object from raw data = NULL, project = "CreateSeuratObject", ... ) Arguments counts Either a matrix-like object with # 创建Seurat对象 sce <- CreateSeuratObject(counts = counts, min.cells=3, project = gsub(".txt","", pro),
72010编辑于 2025-03-14 - 来自专栏生信菜鸟团
【文献荐读】骨髓单细胞测序：一码通
MACS <- CreateSeuratObject(counts = MACS, project = "H14_MACS", min.cells = 3, min.features = 100) MACS H21 <- CreateSeuratObject(counts = H21, project = "H21", min.cells = 3, min.features = 100) H21 H23 <- CreateSeuratObject(counts = H23, project = "H23", min.cells = 3, min.features = 100) H23 H24 <- CreateSeuratObject = H32, project = "H32", min.cells = 3, min.features = 100) H32 H33 <- CreateSeuratObject(counts = H33 = 3, min.features = 100) H36 H38 <- CreateSeuratObject(counts = H38, project = "H38", min.cells = 3,
97811编辑于 2024-07-10 - 来自专栏生信菜鸟团
V5版seurat读取不同格式单细胞数据
如果是单个样品，直接读取进来然后创建seurat对象即可：初试Seurat的V5版本 主要区别在于，V4版本中一般是循环读取样品，使用CreateSeuratObject创建seurat对象，然后使用merge 那我们可以先把多个样品合并成为了一个超级大的表达量矩阵，并使其行名为基因名，列名为barcodes信息，后面直接针对它来使用CreateSeuratObject函数去构建Seurat对象，就是完美的下游分析的输入数据啦 GSE212975/',samples) names(dir) <- samples #读取数据创建Seurat对象 counts <- Read10X(data.dir = dir) sce.all = CreateSeuratObject sceList[[i]])<-paste0(samples[i],"_",col) } #数据整合后创建seurat对象 merge <- do.call(cbind,sceList) sce =CreateSeuratObject F,data.table = F ) head(rl) #整合矩阵信息 colnames(mtx)=cl$V1 rownames(mtx)=rl$V1 #创建seurat对象 sce.all=CreateSeuratObject
6.6K24编辑于 2024-01-06 0单细胞单样本读取方法
，tsv/txt，h5ad格式10x格式的读取展开代码语言：TXTAI代码解释library(Seurat)ct=Read10X(data.dir="GSE145154_RAW/")seu.obj<-CreateSeuratObject install.packages("hdf5r")ct<-Read10X_h5("GSE200874_RAW/GSM6045826_wt_filtered_gene_bc_matrices_h5_2.h5")seu.obj<-CreateSeuratObject row.names=1#是将第一列设置为行名的意思ct<-read.csv("GSE130148_raw_counts.csv.gz",row.names=1)class(ct)seu.obj<-CreateSeuratObject
15110编辑于 2026-01-14- 来自专栏个人教程
使用Python计算18位身份证号最后一位校验码（ISO 7064:1983.MOD 11-2）
原理 校验算法有标准，叫ISO 7064:1983.MOD 11-2，这里简述下方法 计算方法 1.
3K10编辑于 2024-03-11 - 来自专栏小汪Waud
多个单细胞样本数据的循环读取
library("Seurat") scrna_data_ctrl <- Read10X("data/GSE96583/ctrl/") ctrl <- CreateSeuratObject( counts , min.cells = 3, min.features = 200) scrna_data_stim <- Read10X("data/GSE96583/stim/") stim <- CreateSeuratObject sample_list){ filedir = str_c("data/GSE96583/",sample) scrna_data <- Read10X(filedir) Seurat_object <- CreateSeuratObject str_c("data/GSE96583/",sample) # 数据的读取 scrna_data <- Read10X(filedir) # 对象的构建 Seurat_object <- CreateSeuratObject
2.7K10编辑于 2023-02-16 - 来自专栏生物信息云
单细胞专题 | 6.单细胞下游分析——不同类型的数据读入
使用CreateSeuratObject生成Seurat对象，后续分析都是在该对象上进行操作。 rownames(x = raw.data), value = FALSE) raw.data <- raw.data[-ercc.index,] dim(raw.data) 有了表达矩阵，直接使用 CreateSeuratObject 然后慢慢添加这个表达矩阵的一些其它外部属性，全部代码如下： # Create the Seurat object with all the data (unfiltered) main_tiss <- CreateSeuratObject # lapply是对列表或向量进行循环，而apply是对数据框或矩阵操作) library(Seurat) sceList <- lapply(folders,function(folder){ CreateSeuratObject ##### # 读取单个 sce <- Read10X_h5(filename = "GSM4107899_LH16.3814_raw_gene_bc_matrices_h5.h5") sce <- CreateSeuratObject
4.6K41编辑于 2022-12-16 - 来自专栏软件开发
C语言 第六章 多重循环
for(k=1;k<=i-1;k++) { printf(" "); } for(j=1;j<=11 { printf("*"); } printf("\n"); } } /* 1 1 4 0 9 11
1.3K50发布于 2018-01-03
腾讯云开发者
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