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我要做的是:使用scRNA-seq数据集并在其上运行scRNA，但使用以前计算过的PCAs (我有PCA.score和PCA.load文件)。
浏览 0修改于2021-11-26得票数 1
我一直在处理一个Log2数据帧，它看起来像这样： library(dplyr)
$ 5W_Female_C#1_2 : num 2.28 0 0 0 0 ... $ 5W_Female_C#1_4 : num 2.15 0 0 1.79 0 ... $ 5W_Female_C#1_6
浏览 20修改于2019-04-20得票数 0
我正在尝试建立一个工作流程来分析我的scRNA-seq数据。我使用的是GATK和samtools、vcftools、bcftools的组合。
浏览 59提问于2021-01-25得票数 1
这是scRNA-seq数据，我试着用seurat来处理它并绘制一些图表。然而，每次我尝试加载它，它都不能工作，它说我需要一个arcode文件。
浏览 5提问于2022-06-02得票数 0
binom_test_2b = function(spot_id, cluster_id, marker_gene){intersection = inner_join(gene_spotselected_cells_one_gene)/sum(gene_count_out_cluster)
result
浏览 9修改于2021-03-31得票数 0
但是，我发现一些公开可用的处理scRNA-seq data仅以counts.csv.gz文件的格式共享。
浏览 20修改于2020-10-23得票数 0
add_stat_annotation
data = pd.read_excel('Z:/DMF/GROUPS/gr_Veening/Users/Vik/scRNA-seq
浏览 3修改于2021-06-09得票数 0
回答已采纳
其目的之一是简化scRNA-seq数据集的可视化。VASC主要分为三个部分：(1)编码器网络；(2)译码器网络；(3)零充气层。VASC的创建者在这里解释了这一点，不过这里是。
浏览 1提问于2019-05-15得票数 2
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