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搜索资源列表

  1. 单细胞测序

  2. 一篇关于单细胞测序malbac方法的文章

  3. 所属分类：教育

  1. 单细胞测序拟时间序列分析R包monocel教程（附4个学习案例）

  2. monocel是目前单细胞测序数据分析中最常用的拟时间序列分析R语言包，本教程是官方文档外附了4个学习案例

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2018-12-20
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_41960569

  1. 3D-iCellR.zip

  2. 3D-iCellR.zip,单（i）细胞r包（icellr）是与高通量单细胞测序技术（即scrna-seq、scvdj-seq和cite-seq）协同工作的交互式r包。,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面，用于视频游戏，3D打印和VR，以及其他应用程序。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_38744153

  1. open_xlsx.py

  2. 集成分类器 单细胞测序 python3 机器学习 单一决策树、随机森林分类器、梯度提升决策树 梯度提升决策树和随机森林分类器的准确率远高于单一决策树。集成分类器综合考量多个分类器的预测结果，降低拟合误差，其准确率更高。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qnsEmma

  1. scRepertoire:单细胞免疫分析的工具包-源码

  2. 曲目 单细胞免疫分析的工具包 介绍 单细胞测序是免疫学和肿瘤学领域的一项新兴技术，它使研究人员能够将RNA定量和其他方式耦合在一起，例如在单个细胞水平上对免疫细胞受体进行谱分析。 已经创建了许多工作流程和软件包来处理和分析单细胞转录组数据。 这些程序包使用户可以利用在基于单细胞的实验中生成的数据的广阔维度，并将数据提炼成新颖的见解。 与转录组领域不同，缺少允许单细胞免疫受体分析的软件选项。 为了使用户能够轻松地将RNA和免疫分布图结合起来，scRepertoire能够处理从10倍基因组学Chro

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42133680

  1. LTS-A_Andersson_2010-MASCSEQ:长期支持项目“真核生物浮游生物的大规模和并行单细胞测序”存储库-源码

  2. A_Andersson_2010-MASCSEQ 介绍 该存储库包含主要用于NBIS长期支持项目A_Andersson_2010的RNA序列分析的代码。 将分析两个RNA-seq文库： NGI ID 用户身份 生物 恐惧 > = Q30（％） P18363_101 Ph6B 三角骨检（硅藻） 207.86 95.02 P18363_103 氦气2B Heterocapsa sp。 （鞭毛藻） 158.81 95.94 设置 从文件创建一个conda环境： conda e

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：972800
    • 提供者：weixin_42105816

  1. CoDA_scRNAseq:一个用于对单细胞RNA测序（scRNA-seq）进行成分数据分析（CoDA）基准测试的存储库-源码

  2. CoDA_scRNAseq 一个用于对单细胞RNA测序（scRNA-seq）进行成分数据分析（CoDA）基准测试的存储库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42159267

  1. simpleSCENIC:我发现该小插图繁琐且包含过时的命令。 这是sc-impler版本-源码

  2. 简单的代码即可在单个单元格数据上运行SCENIC 单细胞测序实验的基本优点是探索生物样品的异质性。 如果您关注的是单一组织类型，这会特别有趣（我认为），因为它正在发生变化。这可能是发育中的组织中的细胞，培养物中的细胞或疾病过程中的细胞（可能与正常组织相比） 当您执行上述操作时，scRNAsq本质上向您显示了组织的各种转录状态。 样本中存在多少个状态是一个棘手的问题，并且围绕某种类型的中心围绕样本的实际多样性，结合的聚类分辨率以及您对每个注释为单独的状态/类型的信心有多强就是这样 一旦确定了这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42097508

  1. 蒙德里安-源码

  2. mondrian：用于scWGS信息学的模块化，可扩展平台 它是什么？ Mondrian是一个建议的工作流程套件，用于分析由单细胞测序平台生成的单细胞数据。 它将提供单细胞水平的工作流程，以使fastq文件与人类参考基因组比对，并推断单细胞水平的拷贝数。 蒙德里安还将提供伪批量级工作流程，以查找点突变，插入缺失和结构变异。 蒙德里安还将提供基因分型工作流程，以将假体结果叠加在单个细胞水平上 从哪里获得 源代码当前托管在GitHub上，为： : 可以在上找到Docker容器 执照 文献资料

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：155648
    • 提供者：weixin_42117150

  1. scShapes：用于建模和识别单细胞RNA测序数据中差异分布的统计框架-源码

  2. scShapes 我们提出了一种新的统计框架，用于通过使用广义线性模型（GLM）对基因表达读取计数进行建模，从而确定治疗条件之间单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的差异分布。 我们使用对数链接函数和基于模型的差异归一化，在每种治疗条件下使用误差分布泊松（P），负二项式（NB），零膨胀泊松（ZIP）和零膨胀负二项式（ZINB）独立地对每个基因建模在测序深度上。 由于我们框架中考虑的所有四个分布都属于同一分布家族，因此我们首先执行Kolmogorov-Smirnov（KS）测试以选择属于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42102401

  1. CC_Singlecell：一个致力于使用单细胞RNA测序数据（scRNA-seq）和伪时间来改善结肠癌诊断和结果的项目-源码

  2. CC_Singlecell 一个项目致力于使用单细胞RNA测序数据（scRNA-seq）和伪时间来改善结肠癌的诊断和结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：834666496
    • 提供者：weixin_42154650

  1. CN_and_SV：用于单细胞和批量DNA测序分析的脚本-源码

  2. CN_and_SV

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：99614720
    • 提供者：weixin_42113456

  1. 测序分析-源码

  2. 测序分析 开发管道并测试用于单细胞RNA序列数据分析的不同方法。 通过ssh远程连接在Linux服务器/群集上运行分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：weixin_42116058

  1. TESSA：映射TCR曲目的功能范围-源码

  2. 泰莎 介绍 Tessa是将T细胞受体（TCR）序列分析与T细胞转录组整合的贝叶斯模型。 通过最近开发的同时提供每个T细胞的TCR序列和RNA序列的单细胞测序技术，Tessa绘制了TCR谱库的功能图谱，并产生了理解人类对疾病的免疫React的见识。 作为tessa的第一部分，在贝叶斯算法之前采用BriseisEncoder来捕获TCR序列特征并创建数值嵌入。 有关更多详细信息，请参阅我们的论文： ，Zhang，Z.，Xiong D.，Wang，X.等。 2021。 寻找更多生物信息学工具的研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：weixin_42164702

  1. T-cell_Project：SARS-CoV-2表位特异性CD4 +和CD8 + T细胞的分析-SmartSeq2单细胞RNA测序。 TCR库分析和scRNA-seq分析-源码

  2. T-cell_Project：SARS-CoV-2表位特异性CD4 +和CD8 + T细胞的分析-SmartSeq2单细胞RNA测序。 TCR库分析和scRNA-seq分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_42161450

  1. scRNA.seq.course：单细胞RNA-seq数据过程的分析-源码

  2. 关于课程 如今，可以使用高通量测序（scRNA-seq）从单个细胞获得全基因组转录组数据。 scRNA-seq的主要优点是细胞分辨率和全基因组范围使解决其他方法难以解决的问题成为可能，例如批量RNA-seq或单细胞RT-qPCR。 但是，要分析scRNA-seq数据，需要新颖的方法，为批量RNA-seq实验开发的方法的一些基本假设不再有效。 在本课程中，我们将讨论使用scRNA-seq可以解决的一些问题以及可用的可用计算和统计方法。 该课程是由剑桥大学教授的，但是这些页面上的材料仅供有兴趣学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42131276

  1. iCellR：单（i）Cell R包（iCellR）是一种交互式R包，可与高通量单细胞测序技术（即scRNA-seq，scVDJ-seq和CITE-seq）一起使用-源码

  2. iCellR：单（i）Cell R包（iCellR）是一种交互式R包，可与高通量单细胞测序技术（即scRNA-seq，scVDJ-seq和CITE-seq）一起使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：564224
    • 提供者：weixin_42130862

  1. scATAC基准测试：对计算单细胞ATAC-seq方法进行基准测试-源码

  2. scATAC基准测试 使用测序（scATAC-seq）进行转座酶可及性染色质单细胞测定的最新创新可对成千上万个单个细胞的表观遗传学特性进行分析。 scATAC-seq数据分析提出了独特的方法挑战。 scATAC-seq实验采样了DNA，由于其拷贝数低（人中为二倍体），导致固有的数据稀疏性（每个细胞检测到的峰的1-10％）与转录组（scRNA-seq）数据（占10-45％）相比每个细胞中检测到的表达基因）。 数据生成中的此类挑战强调需要信息功能以评估染色质水平的细胞异质性。 我们提出了一个基准框

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：1073741824
    • 提供者：weixin_42116921

  1. covid19：:microbe:定期更新带有SARS-CoV-2的COVID-19患者的单细胞（scRNAseq）和T细胞抗体免疫组库（AIRR RepSeq免疫测序）数据的公开可用数据集-源码

  2. covid19：:microbe:定期更新带有SARS-CoV-2的COVID-19患者的单细胞（scRNAseq）和T细胞抗体免疫组库（AIRR RepSeq免疫测序）数据的公开可用数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_42104947

  1. 集成分类器单细胞测序 python3机器学习 单一决策树、随机森林分类器、梯度提升决策树

  2. 原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生成的决策树进行剪枝。 集成分类算法： 集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树，每棵决策树会放弃固定的排序算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：282624
    • 提供者：weixin_38738977
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