Lihuax's Blog

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❗时空组学数据基本处理流程与原理-从reads到表达矩阵Stereo-seq技术基础原理文件 mask文件: 记录CID序列与空间位置的文件 image文件: 图像质控结果文件 Fastq文件: 转录粗测序数据文件 芯片 芯片大小: 1cm*1cm 纳米球尺寸: 直径220nm 纳米球间距: 500nm spot数量: $4\times10^8$个 barcode长度: 25bp, $4^{25}种$ UMI长度: 10bp CID: 25bp 数据分析SAW(STOmics analysis workflow)整体流程介绍SAW github link Stereo-seqSAW 处理 Stereo-seq 的测序数据以生成空间基因表达矩阵，用户可以将这些文件作为起点进行下游分析。SAW 包含十三个基本和建议的流程和辅助工具，以支持其他便捷功能。 输入文件reference 输入文件 基因组序列文件: genome.fa 基因注释文件: genes.gtf$/$gff 123456789101112131415161718192021222324.└── specieNam ...

❗ 细胞注释方法和常用数据库基本概念目的 单细胞: 注释每个细胞的类型 空间: 注释每个spot的细胞类型占比(由于现阶段分辨率低) 原理 相同的细胞类型具有相似的表达谱 根据方法分类 手动 自动 细胞注释方法单细胞注释方法基于相似性与统计学SingleR1 步骤 选择高变基因作为feature 计算ref(参考数据集)和qry(查询数据集)的Spearman相关系数 80%分位数作为每个细胞类型的得分 排除法循环注释 创新性 循环排除法(LOOCV)注释 排除一个细胞类型：在每次迭代中，从参考数据集中排除一个细胞类型，剩下的细胞类型用作训练数据。 计算相关性：用排除后的参考数据集中的细胞类型的表达谱计算与查询数据集中细胞的相关性。 注释：根据计算出的相关性，为查询数据集中每个细胞分配一个最匹配的细胞类型。 验证：将被排除的细胞类型作为验证集，以检查该类型的细胞在查询数据集中的注释结果是否准确。 重复：对参考数据集中所有细胞类型进行上述步骤，每次排除不同的细胞类型，最终汇总所有迭代的结果，以提高整体的注释准确性。 阈值的设定: 最高得分类 - 0.05 基于机 ...

Spatiotemporal single-cell analysis decodes cellular dynamics underlying different responses to immunotherapy in colorectal cancer Author:: Yuqing Chen, Dongfang Wang, Yingjie Li, Lu Qi, Wen Si, Yufei Bo, Xueyan Chen, Zhaochen Ye, Hongtao Fan, Baolin Liu, Chang Liu, Li Zhang, Xiaoyan Zhang, Zhongwu Li, Linna Zhu, Aiwen Wu, Zemin Zhang Citation: [[_EXTRA/_paper/@Spatiotemporal single-cell analysis decodes cellular dynamics underlying different responses to immunotherapy in colorectal cancer]] Ab ...

❗时空组细胞分群算法原理、思想及应用🔑 Key Points 空间转录组数据可以同时提供高通量基因表达谱和组织的空间结构。细胞分群是空间转录组数据分析的重要一步，也是下游深入分析的基础。后续研究诸如细胞类型注释、差异表达等均依赖于有效的分群。 基本思想: 细胞分群是一个把细胞集合划分成子集的过程，每个子集是一个簇，使得簇中的对象彼此相似，但与其他簇中对象彼此相异。基本原则: 使簇内的相似性最大, 而簇间的相似性最小 ❓ Questions [!attention]针对空间转录组, 如何更好的结合基因表达信息和空间位置信息, 以进一步挖掘计算细胞间的相似性是最主要的问题 📃 Summary of Notes基于传统机器学习的方法k-means聚类 应用: 细胞分群 选择较大的k值, 会提高分群的准确度, 但同时会增大过拟合的风险 123456789graph TD;开始 --> 选定k个细胞初始化k个簇;选定k个细胞初始化k个簇 --> 计算每个细胞到聚类中心的距离;计算每个细胞到聚类中心的距离 --> 将每个细胞分配到距离最短的中心所在的簇;将每个细胞分 ...

❗多批次数据整合🔑 Key Points批次效应批次效应是指在不同条件下的测量值具有不同的数据表现，且这种数据表现的不同与生物学变量无关，是一种技术偏差。 12345graph TD;实验对象 --> 不同实验时间;实验对象 --> 不同实验人员;实验对象 --> 不同批次试剂;实验对象 --> 不同实验平台; 去除批次效应 去批次过程：批次效应是一种“噪声”，去除“噪声”揭示恢复底层的生物学结构/信息。 单细胞转录组整合算法分类： 基于批次效应和基因表达谱建模的方法：Combat, LIGER 基于在不同批次间寻找互近邻对MNNs的方法：BBKNN, Scanorama, Seurat v3, Harmony 基于深度学习的方法：scGEN, scGAN, iMAP 经典去批次效应算法MNN根据批次间的 MNN 对来消除批次效应。MNN 对被认为是批次之间最相似的相同类型的细胞，而细胞之间表达值的差异提供了对批次效应的估计，通过对许多 MNN 对的表达之差异作平均，可以更精确地对批次效应进行估计，进而从中获得一个校正向量，从而实现表达谱层面的矫 ...

个人bashscript脚本分享 backup.sh 备份脚本 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191 ...

读王小波的文章, 啥感觉没有, 满满的全是共鸣. 奈何同为程序员, 本人没有小波那样好的文笔, 只能挑选出我喜欢的部分, 分享给大家, 就当作是说说自己的心里话了 科学的美好 —- 王小波 ​ 我原是学理科的，最早学化学。我学得不坏，老师讲的东西我都懂。化学光懂了不成，还要做实验，做实验我就不行了。用移液管移液体，别人都用橡皮球吸液体，我老用嘴去吸——我知道移液管不能用嘴吸，只是橡皮球经常找不着——吸别的还好，有一回我竟去吸浓氨水，好像吸到了陈年的老尿罐里，此后有半个月嗓子哑掉了。做毕业论文时，我做个萃取实验，烧瓶里盛了一大瓶子氯仿，滚滚沸腾着，按说不该往外跑，但我的装置漏气，一会儿就漏个精光。漏掉了我就去领新的，新的一会儿又漏光。一个星期我漏掉了五大瓶氯仿，漏掉的起码有一小半被我吸了进去。这种东西是种麻醉药，我吸进去的氯仿足以醉死十条大蟒。说也奇怪，我居然站着不倒，只是有点迷糊。在这种情况下，我还把实验做了出来，证明我的化学课学得蛮好。但是老师和同学一致认为我不适合干化学。尤其是和我在一个实验室里做实验的同学更是这样认为，他们也吸进了一些氯仿，远没我吸得多，却都抱怨 ...