生信新包｜Mellon·量化单细胞表型景观中的细胞状态密度

分化是支持所有多细胞生物发育和功能的动态过程。了解细胞如何沿着分化轨迹分布对解析驱动分化的机制、找出关键调控因素以及表征疾病中的失调至关重要。细胞状态密度是这种细胞分布的表现，受到基本生物过程的影响。

单细胞｜GeneTrajectory·基因轨迹

跑完了，记录一下，顺便写写我在使用中遇到的问题，欢迎讨论～ 声明：我是用自己数据跑的，因为还未发表所以就还是借用官网的图啦～ 1.准备 library(GeneTrajectory) libra

单细胞｜MEBOCOST·基于代谢物的细胞通讯预测（一）

import os,sys import scanpy as sc import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pypl

DTNE·单细胞数据降维新方法

单细胞数据的高维度常常导致“维度灾难”，使得细胞之间的关系难以准确揭示。传统的降维方法，如UMAP和tSNE，通常只能在低维空间中可视化数据，但会丢失重要的结构信息，特别是当数据存在复杂的非线性关系时

GASTON·空转的基因表达地形图

空间转录组学技术（SRT）能够在组织切片中高通量地测量基因表达，但由于数据稀疏性，分析空间基因表达模式面临挑战。为了解决这一问题，研究者提出了一种名为“基因表达地形图”的新方法，使用一种称为等深度（i

Milo | 细胞分布差异

Milo是一个检测细胞分布在不同实验条件下差异的算法（https://github.com/MarioniLab/miloR ）。   主要原理：先根据KNN方法进行细胞抽样，对抽样后的细胞用

Slingshot|单细胞轨迹推断r包

看Cross-tissue organization of the fibroblast lineage的时候发现作者使用了Slingshot这个r包来做拟时序分析，尝试使用了一下。 一、加载数据

有没有大佬可以解答一下这个报错

Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'rasterize'函数选择方法时评估'x'参数出了错: 函数‘crds’标签‘&#34

报错记录：Pytorch: RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

问题描述： 在运行如下代码时会报错 U, V = gd_factorise_ad(A,2) 然后就报错了。 RuntimeError: Found dtype Double but expec

Qt播放视频报错 DirectShowPlayerService::doRender: Unresolved error code 0x80040266

没有插件报错：DirectShowPlayerService::doRender: Unresolved error code 0x80040266 如果文件路径不对或者文件名是中文的，则会显示如下

OmicVerse·Bulk+scRNA-seq的综合转录组分析框架

OmicVerse 是一个集成的 Python 框架，旨在简化和增强批量 RNA 测序（Bulk RNA-seq）和单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）的分析。它通过整合多种分析工具，为用户提供

FindConservedMarkers报错Error in h(simpleError(msg, call)) : error in evaluating the argument ‘x‘ i

代码报错 find.package("Seurat") #"/home/ug1721/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2/Seurat&#

as.matrix报错

在使用xgboost模型之前，需要将数据进行one hot encoding，按照教程输入以下代码： train_matrix <- sparse.model.matrix(outcome ~

单细胞 | pySCENIC·转录因子分析（一）

SCENIC (Single-Cell rRegulatory Network Inference and Clustering）是一种能够从单细胞 RNA-seq 数据（SCENIC）或单细胞 RN

BayesPrism|反卷积R包的使用方法

官方网站：BayesPrism Gateway 参考文献：Chu, T., Wang, Z., Pe’er, D. Danko, C. G. Cell type and gene expressi