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4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
66010发布于 2020-09-16 - 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。
90440发布于 2018-09-13 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
20310编辑于 2025-01-21 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
91830编辑于 2021-12-06 - 来自专栏医学数据库百科
人类蛋白免疫组化表达数据库
写在前面 我们在进行基因的蛋白表达检测的时候，通常的方法是进行western blot以及免疫组化进行检测的。 其中mRNA的表达来自于GTEx数据库，而免疫组化的表达是数据库成员自己用组织芯片来做的结果。 ? 其中对于某一个组织当中详细的免疫组化的染色情况，我们可以点击具体的部位，然后就可以看到其组织免疫组化的具体图片了。 ? 2. 同样的，对于某一个癌症所有免疫组化的结果。我们可以点击具体的癌种，就可以获得所有的图片了。 ? ? 数据库总结 基本上这个数据库的使用就是这些。 但是相对来说，这个数据库对于正常样本的免疫组化也就是做了两三个，然后对于癌症的话也就是十几个样本。所以有一定的参考价值，但是也绝对的准确的。 另外关于这个数据库的免疫组化结果的统计。
3.8K40发布于 2020-07-16 - 来自专栏聊点学术
【免疫组化分析法】色彩分割+机器学习！
聊点学术 免疫组化定量分析是科研人的传统艺能！之前，个人一直推荐采用Image Pro Plus (IPP)进行测量。 ? IPP测量时对染色效果要求较高。 (细胞核多） 今天要说的是基于Image J的 “色彩分割法和机器学习”进行免疫组化定量分析。关键插件为IHC Toolbox，由英国诺丁汉大学的两位大牛开发。 ?
3.3K10发布于 2020-09-23 - 来自专栏百味科研芝士
【技能】手把手教你用PPT排版免疫组化图
PPT做SCI论文图——免疫组化放大效果图 本教程图片来自百度图片。 免疫组化或者免疫荧光常常用到放大效果，先给出一个大视野的整体图，然后放大一定倍数找到一个比较合适的小视野，来展示某个特征部位的细节。 2、把大小视野下的免疫组化图片复制粘贴到PPT（图片可能会比PPT大很多，选中所有图片，按住Shift键，在图片任意一个角拉动，一起调整图片到合适大小），把所有图片调整到相同大小（见第三讲）； ?
5.6K11发布于 2019-11-28 - 来自专栏科研菌
纯生信文章补几张免疫组化真的很重要！
今天和大家分享的是2020年发表在Journal of cancer（IF：3.565)上的一篇文章，“Genome-wide Analysis of the Alternative Splicing Profiles Revealed Novel Prognostic Index for Kidney Renal Cell Clear Cell Carcinoma ”。作者用来自TCGA的数据，对三种主要肾细胞癌（RCC）的AS事件的预后价值进行全面的评估。根据预后相关的AS事件和SF，进一步构建了KIRC的预测模型。通过构建了AS和SF的调控网络，理解AS和SF对KIRC患者预后的相互作用机制。
1.2K20发布于 2020-07-08 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。
1.4K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
29430编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的
4.1K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
59120编辑于 2021-12-09 - 来自专栏百味科研芝士
单基因生信加点免疫组化，4分sci等你来发！
为了评价水通道蛋白9在肾细胞癌组织中的表达水平，进行了免疫组化染色，发现癌组织中水通道蛋白9的表达密度和强度均显著高于癌旁正常肾组织。 ?
3.1K30发布于 2020-01-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现KNN算法。
1.1K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏科研菌
单基因简单生信分析加上3张免疫组化发4+
Colorectal Cancer Is Caused by Activation of Different Immune Signals”，文章中作者对一个包含了207例患者的队列进行了RNA测序、免疫组化以及免疫细胞浸润评估 三、结果解析 1、MRE11在CRC以及右结肠癌（RSCC）和左结直肠癌（LSCRC）中的表达 作者通过免疫组化评估了正常黏膜，原发肿瘤和淋巴结转移（LNM）切片中MRE11蛋白的表达（图1A）。 图1A:在不同组织中MRE11的表达（免疫组化） ?
71221发布于 2020-07-06 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len)，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法，改变原来的顺序表，把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段，后len-m个元素放到表的前段。 注意：交换操作会有多次，每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。
40810编辑于 2023-03-09 - 来自专栏生物信息云
免疫组织化学实验
由于免疫组化具有特异性强、灵敏度高、定位准确等特点，且能将形态研究与功能研究有机地结合在一起，这门新技术已被广泛地应用于生物学和医学研究的许多领域。在病理学研究中，免疫组化技术的作用和意义更为重要。 下面是2个视频的中的操作步骤，关于免疫组化，我们之前也发过文章：免疫组化实验，可以进行参考。 疑问解答 Doctor A，最近做免疫组化的结果非特异性染色都很深，该怎么解决呢？ 谢谢 Doctor A，那免疫组化染色呈阴性结果，这又是怎么一回事呢？ 抗原修复对于石蜡切片免疫组化、免疫细胞化学的最终显色结果有着重要的影响。感谢 Doctor A 的悉心讲解，这堂课又学到了好多知识。
1.3K31发布于 2019-09-17 - 来自专栏聊点学术
图像背景校正操作错误，结果千差万别......
如下情况： ◣ 1.1 在明场下，显微镜的视野内光强分布是不均一的，表现为正中心比周围要亮，免疫组化（DAB）图像就是在这种光学环境下被采集的。 为什么免疫组化（DAB）和荧光染色图像校正存在区别？ 二者的本质区别就是光密度与灰度的区别。 ◣ 2.1 免疫组化（DAB）染色定量分析的主要指标就是积分光密度。 免疫组化（DAB）和荧光染色图像校正方法？ 大家最喜欢的就是采用Image Pro Plus进行图像分析，那就以此为例吧。 ◣3.1 免疫组化（DAB）图像背景校正 （1）点击measure，calibration，intensity。 ? （2）在弹窗中，首先点击New新建曲线，然后点击光密度Std.
1.4K10发布于 2020-10-21 - 来自专栏作图丫
请查收这份宝藏数据库—HPA
HPA数据库介绍 Human Protein Atlas 数据库，目前收录了超过26000种抗体，所有结果均有免疫组化染色，并经过专业人员的确认。 其中‘原始数据’主要是不同组织的免疫组化染色，点击后可以看到免疫组化的切片： 也可以看到该基因的RNA和蛋白在不同组织种的表达情况（左侧代表RNA,右侧代表蛋白）。 再次点击右侧的切片后，可获得相应的免疫组化切片，该切片可以放大。 你还可以在这里了解到不同组织病理切片的表达： 04 点击BRAIN，进入到大脑图谱 HPA目前整合了3个物种（人类、猪、老鼠），提供了大脑不同区域的转录组RNA表达、蛋白表达，蛋白亚细胞定位、免疫组化
4.6K41编辑于 2022-03-29 - 来自专栏Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
经观察为Base64，注意中间的反斜杠是误导，删除后Base64解码得到： 97-3 1-3 1-3 3-2 3-2 3-2 1-2 1-5 1-2 1-3 3-2 97-3 3-2 94-1 1-5 4- 2 4-2 4-2 4-2 97-3 1-3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1 -3 4-2 4-2 4-2 3-2 94-1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为
51810编辑于 2022-01-13
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