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单细胞||SingleR鉴定细胞类型
pred.grun <- SingleR(test=sceG, ref=sceM, labels=sceM$label, de.method="wilcox") table(pred.grun$labels plotScoreHeatmap(pred.grun) ?
6.4K32发布于 2020-05-04 - 来自专栏单细胞天地
OSCA单细胞数据分析笔记-5 Quality control
相关代码如下 library(scRNAseq) sce.grun <- GrunPancreasData() #这个sce里有5个batch，其中有两个是有问题的(ERCC占比过高) sce.grun <- addPerCellQC(sce.grun) discard.ercc <- isOutlier(sce.grun$altexps_ERCC_percent, type="higher", batch=sce.grun$donor) ercc.thresholds <- attr(discard.ercc, "thresholds")["higher",] ercc.thresholds 7.599947 6.010975 113.105828 15.216956 # 解决办法：综合参考其它正常batch的阈值 discard.ercc2 <- isOutlier(sce.grun $altexps_ERCC_percent, type="higher", batch=sce.grun$donor, subset=sce.grun$donor %in% c("D17
1.8K30发布于 2021-04-29 - 来自专栏开发运维工程师
日常运维｜语法分析解析工具之ANTLR4（一）
antlr4='java -Xmx500M -cp "/usr/local/lib/antlr-4.9-complete.jar:$CLASSPATH" org.antlr.v4.Tool'alias grun 然后可以使用命令antlr4方式四：将上述命令写入/usr/local/bin目录下4）小测试步骤编写.g4文件antlr4 执行.g4文件自动生成.java文件javac 编译.java文件，生成.class文件grun 丢弃使用ANGTLR4生成*.java文件$ antlr4 ArrayInit.g4使用JDK编译java文件为.class文件$ javac *.java使用antlr4命令测试，并生成解析文件$ grun ArrayInit init -tokens// LIST风格展示$ grun ArrayInit init -tree// 可视化$ grun ArrayInit init -gui3.2 集成Java
2.6K20编辑于 2023-11-21 - 来自专栏极客起源
打破国外垄断，开发中国人自己的编程语言（1）：编写解析表达式的计算器
用grun工具测试 2. 用Java代码调用词法分析器和语法分析器，编写完整的编译器 现在先来说说grun工具。 其实并没有grun这个东西，grun是一个别名，真实的工具在是antlr-4.8-complete.jar中的 org.antlr.v4.gui.TestRig类，在macOS或Linux下，可以使用alias 命令起一个别名，官方叫grun，所以这里就沿用了官方的叫法。 如果在windows下，可以创建一个grun.cmd文件。 起别名的完整命令如下： alias grun='java -classpath . 现在再回到grun工具上来。其实grun的功能很强大，除了可以作为测试工具外，还可以显示Antlr4生成的AST，看一下自顶向下分析的流程。
3.1K40发布于 2020-07-30 - 来自专栏全栈程序员必看
Redhat下安装fedora
4: 在linux系统中挂载fedora的DVD镜像，拷贝当中isolinux文件到创建的根分区fedora文件里 5： 改动/boot/grub/grun.conf
1.4K20编辑于 2022-07-07 - 来自专栏吴文周的专栏
前端优化-渐进式旧项目前后端分离（一）
）,打包等工程流交予grunt，服务热更新，路由控制接口等等交予node去完成，说白了你有node的控制权了下面想怎么玩还不是你说了算 代码地址：尚未优化与加说明 github.com/fodelf/grun
77410发布于 2020-01-17 - 来自专栏单细胞天地
如何去学一个R包（下）
或者，还可以提供方差 - 平均依赖性的函数作为输入参数，例如在RaceID2中计算的依赖性（Grun et al.2016）异常值识别。 利用所选择的输入参数，diffexpnb将基于RaceID2（Grun等人2016）中导出的方差 - 均值依赖性推断两个群体的负二项转录物水平分布的分散参数。 Grun, D., M. J. Muraro, J. C. Boisset, K. Wiebrands, A. Lyubimova, G.
94120发布于 2020-03-30 - 来自专栏好奇心Log
BAMS封面论文:中国天然径流量格点数据集CNRD v1.0
另外，通过与两套全球径流格点数据集ISIMIP和GRUN比较，发现CNRD v1.0数据集的径流空间分布上过渡更加连续，且在表示中国复杂地形和气候理分划下的水资源空间分布方面优于全球径流数据集（图3）。
1.9K20编辑于 2023-02-15 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
PIE-Engine数据：1961–2018年月中国站点尺度天然径流量估算数据集
通过与两套全球径流格点数据集ISIMIP和GRUN比较，发现CNRD v1.0数据集的径流空间分布上过渡更加连续，且在表示中国复杂地形和气候理分划下的水资源空间分布方面优于全球径流数据集。
53300编辑于 2024-05-24 - 来自专栏山行AI
antlr4入门篇
$ antlr4 MyELang.g4 $ javac MyELang*.java $ grun MyELang stat => 34; => a; => ; => EOF Count.tokens CountLexer.tokens CountBaseListener.java CountListener.java $ javac *.java $ cd .. $ grun
5.5K10发布于 2020-08-18 - 来自专栏数据森麟
精选|2018年7月R新包推荐
RaceID: 利用Herman、Sagar和Grun D.的StemID2算法，实现细胞类型推断和谱系树预测(2018). 3. updog: 实施经验贝叶斯方法，从下一代测序数据中对多倍体进行基因分型
1.1K20发布于 2019-09-27 - 来自专栏智能生信
Genome Biology | VIPER:在单细胞RNA测序中为精确的基因表达恢复进行保留变异的插补
VIPER的插补流程 三、实验结果 3.1 通过数据遮盖来评估插补精度 本实验利用多个scRNA-seq数据 (Grun，Cell Type，Time Course，Shalek) ，在基因表达矩阵中随机选择一个固定百分比 唯一的例外是Time Course数据以及Grun，当下采样率高 (0.6到0.95) 时，VIPER优于SAVER，而当下采样率低 (0.5) 时，VIPER的性能略低于SAVER。
3.3K10发布于 2021-02-04 - 来自专栏LEo的网络日志
工作中的小技巧分享
/a.out fi } alias grun='go run' alias gbuild='go build' alias gtest='go test' 这里也将go语言的几个命令改造了下，
93890发布于 2018-05-15 - 来自专栏单细胞天地
scRNA-seq表达矩阵的构建
由Grun，Kester和van Oudenaarden（2014）提出的简单饱和度（又名“碰撞概率”）校正来估计分子的真实数量M： 其中N =唯一UMI条形码的总数，n =观察到的条形码数。
1.9K30发布于 2020-03-27 - 来自专栏单细胞天地
如何去学一个R包（上）
data(intestine) 导入的数据集是Grun等人2016发表的文章中的数据：谱系追踪5天后，Lgr5谱系报告基因呈现阳性的小鼠肠上皮细胞的转录物计数矩阵。
1.5K30发布于 2020-03-30 - 来自专栏程序员IT圈
现代前端开发路线图：从零开始，一步步成为前端工程师
对于自动构建，这个本来是是很多选项的，包括npm脚本、gulp、grun等等。
1.1K60发布于 2018-07-27 - 来自专栏极客编程
前端开发路线图——从小白到前端工程师
对于自动构建，这个本来是是很多选项的，包括npm脚本、gulp、grun等等。
1.6K10发布于 2018-09-04 - 来自专栏jQuery每日经典
现代前端开发路线图：从零开始，一步步成为前端工程师
对于自动构建，这个本来是是很多选项的，包括npm脚本、gulp、grun等等。
1.1K10编辑于 2022-01-20 - 来自专栏单细胞天地
scRNA-seq计算方法的优势和局限性
目前，Grun等人基于”干祖细胞比分化后的细胞倾向于表达更大范围的转录本“这一趋势，提出了一项细胞分化轨迹的系统评价标准。
1.6K20编辑于 2022-01-10
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