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5-2 PWA 的打包配置
PWA 是 Progressive Web App 的缩写，即渐进式 Web 应用，目的是在移动端利用提供的标准化框架，在网页应用中实现和原生应用相近的用户体验。
1.5K10发布于 2020-05-04 - 来自专栏Lan小站
试题 算法训练 5-2求指数
.*; public class qiuzhishu { /** * @param args * 试题 算法训练 5-2求指数 */ public static void main(String
44820编辑于 2022-07-13 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 5-2 最小二乘法
此时需要注意的是(x, y)为监督学习中的样本以及对应的标签，而a, b为需要求得的参数。在数学中很多时候，我们把损失函数用大写的“J”来表示（还有一些资料使用"Cost"作为损失函数，意思都是一样的）。
79300发布于 2019-11-13 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程5-2：利用GEMMA软件进行LMM+PCA+协变量
笔记 | GWAS 操作流程5-2：利用GEMMA软件进行LMM+PCA+协变量 这里，我们用正常的GWAS分析，考虑所有的协变量（数值协变量+因子协变量）+ PCA协变量，然后用混合线性模型进行分析。
6.7K10发布于 2020-06-04 - 来自专栏算法修养
pta 习题集 5-2 找出不是两个数组共有的元素 (5分)
给定两个整型数组，本题要求找出不是两者共有的元素。 输入格式: 输入分别在两行中给出两个整型数组，每行先给出正整数NN（≤20≤20），随后是NN个整数，其间以空格分隔。 输出格式: 在一行中按照数字给出的顺序输出不是两数组共有的元素，数字间以空格分隔，但行末不得有多余的空格。题目保证至少存在一个这样的数字。同一数字不重复输出。 输入样例: 10 3 -5 2 8 0 3 5 -15 9 100 11 6 4 8 2 6 -5 9 0 100 8 1 输出样例: 3 5 -15 6 4 1
3K100发布于 2018-04-27 - 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 习题5-2 使用函数求奇数和
习题5-2 使用函数求奇数和 本题要求实现一个函数，计算N个整数中所有奇数的和，同时实现一个判断奇偶性的函数。
2K10发布于 2020-09-15 - 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5-2 找两个数中最大者
练习5-2 找两个数中最大者 本题要求对两个整数a和b，输出其中较大的数。
97440发布于 2020-09-15 - 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 - 来自专栏超前沿网络空间安全全栈学习宝典
2024全网最为详细的红帽系列【RHCSA-(5-2)】初级及进阶Linux保姆级别骚操作教程；学不费来砍我
从命令行管理文件[接RHCSA-(5-2)] 1.将标准输出重定向到文件 简介 echo命令用于在终端设备上输出字符串或变量提取后的值 执行“echo 字符串”或“echo 变量”就可以，其中符号意思是提取变量的实际值
91310编辑于 2024-10-22 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Jack-Cui
Day7、Python
总结规律：5-2*i(i = 0,1,2)。 for line in range(i+1): print(' ',sep='',end='') for column in range(5-
59800发布于 2017-12-28
腾讯云开发者
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