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- 来自专栏刷题笔记
4-11 Isomorphic (10 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102699401 4-11 Isomorphic (10 分) Two trees, T1
52700发布于 2019-11-07 - 来自专栏coding for love
4-11 shimming 的作用
webpack 编译器(compiler)能够识别遵循 ES2015 模块语法、CommonJS 或 AMD 规范编写的模块。然而，一些第三方的库(library)可能会引用一些全局依赖（例如 jQuery 中的 $）。这些库也可能创建一些需要被导出的全局变量。这些“不符合规范的模块”就是 shimming 发挥作用的地方。 shimming 另外一个使用场景就是，当你希望 polyfill 浏览器功能以支持更多用户时。在这种情况下，你可能只想要将这些 polyfills 提供给到需要修补(patch)的浏览器（也就是实现按需加载）。
98820发布于 2020-03-23 - 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 练习4-11 统计素数并求和
练习4-11 统计素数并求和 本题要求统计给定整数M和N区间内素数的个数并对它们求和。 输入格式: 输入在一行中给出两个正整数M和N（1≤M≤N≤500）。
1.6K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏啄木鸟软件测试
更正以前风险调整中的一个缺陷
根据前面的公式，得到表4-11。 表4-11 风险级别调整（二） 模块 可能性 严重度 风险级别 用户登录 (3+1)/2=2 5 10 用户注册 (2+2)/2=2 5 20 填写购物地址及支付信息 (2+1)/2=1.5 4 6 选择商品 根据前面的公式，得到表4-11。 表4-11 风险级别调整（二） 模块 可能性 严重度 风险级别 用户登录 (3+4)/2=3.5 5 18 用户注册 (2+5)/2=3.5 5 18 填写购物地址及支付信息 (2+4)/2=3 4 12
34300编辑于 2025-01-22 - 来自专栏网络日志
JS中数组、对象相互转换实现方式
'昨天', value: '4-09' },{ label: '今天', value: '4-10' },{ label: '明天', value: '4- 二维数组转对象 (Object.fromEntries()实现) const arr2 = [['昨天','4-09'], ['今天','4-10'], ['明天','4-11']] // 二维数组转obj (map实现) const obj_a = {a: 1} const obj_b = {b: 1} const arr3 = [['昨天','4-09'],['今天','4-10'],['明天','4-
59810编辑于 2024-06-28 - 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
79410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
5.9K35发布于 2020-06-23 - 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),
67110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,
92811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
6.4K24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
13610编辑于 2026-01-14- 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 - 来自专栏单细胞生信分析
单细胞实战(1)数据下载-数据读取-seurat对象创建
读取h5格式的文件（使用Read10X_h5函数读取h5格式的单细胞数据文件） seurat_data <- Read10X_h5(file = h5_file) # 创建Seurat对象（使用CreateSeuratObject /data/GSE130148/GSE130148_raw_counts.csv.gz"), row.names = 1) # 使用CreateSeuratObject()函数创建Seurat对象，并在此处指定项目名称 seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = seurat_data, min.features /data/GSE130xxx/xxxx.txt.gz"), row.names = 1, header = TRUE, sep = "\t") # 使用CreateSeuratObject()函数创建 Seurat对象，并在此处指定项目名称 seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = seurat_data,
6.4K33编辑于 2023-08-26 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像模板匹配
由于模板图像的尺寸小于待匹配图像的尺寸，同时又需要比较两张图像中的每一个像素的灰度值，因此常采用在待匹配图像中选择与模板相同尺寸的滑动窗口，通过比较滑动窗口与模板的相似程度，判断待匹配图像中是否含有与模板图像相同的内容，其原理如图4- 图4-11 模板匹配示意图 在图4-11中，右侧4×4的图像是模板图像，每个像素中的数字是该像素的灰度值，左侧8×8图像是待匹配图像，模板匹配的流程如下： Step1：在待匹配图像中选取与模板尺寸大小相同的滑动窗口 ，如图4-11中的阴影区域所示。
1.5K10发布于 2019-12-24 - 来自专栏生信技能树
如何整合多个单细胞数据集
tmp = Read10X(file.path(dir,pro )) if(length(tmp)==2){ ct = tmp[[1]] }else{ct = tmp} sce =CreateSeuratObject sce.all_int.rds') GSE152938$study = 'GSE152938' table(GSE152938$orig.ident) sceList = list( GSE131685 = CreateSeuratObject ( counts = GSE131685@assays$RNA$counts ), GSE152938 = CreateSeuratObject( counts = GSE152938
68311编辑于 2024-11-21 - 来自专栏生信菜鸟团
单细胞测序并不一定需要去除批次效应
included # min.features = 200, only cells with at least 200 genes detected will be included pfc2 <- CreateSeuratObject (counts = pfc2.data, project = "pfc-demo", min.cells = 3, min.features = 200) pfc3 <- CreateSeuratObject (counts = pfc3.data, project = "pfc-demo", min.cells = 3, min.features = 200) pfc5 <- CreateSeuratObject (counts = pfc5.data, project = "pfc-demo", min.cells = 3, min.features = 200) pfc7 <- CreateSeuratObject ~ 3 .不死心的话，我们不使用SCTtransform，也不去除批次效应，只使用seurat标准流程试试 3#3 标准流程----- head(subset_data@meta.data) All=CreateSeuratObject
2.3K10编辑于 2023-12-06 - 来自专栏生信宝典
翻车实录之Nature Medicine新冠单细胞文献|附全代码
(counts = C141, project = "C141",min.cells = 3, min.features = 200) C142<-CreateSeuratObject(counts = = "C143",min.cells = 3, min.features = 200) C144<-CreateSeuratObject(counts = C144, project = "C144" <-CreateSeuratObject(counts = C149, project = "C149",min.cells = 3, min.features = 200) C152<-CreateSeuratObject (counts = C152, project = "C152",min.cells = 3, min.features = 200) C51<-CreateSeuratObject(counts = C51, project = "C51",min.cells = 3, min.features = 200) C52<-CreateSeuratObject(counts = C52, project
1.5K10发布于 2020-05-26
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