loom文件使用记录 随着单细胞数据量的增长,计算要求成指数增长,当数据量大于10万个细胞的时候,seurat包分析就显得非常有压力了,因为在实时内存中储存数据就变得非常困难,HDF5数据格式提供了高效的磁盘存储,而不是在内存中存储数据,这就将分析扩展到大规模数据集,甚至可以达到大于100万细胞的级别 ,Linnarson实验室开发了一种基于hdf5的数据结构,loom,可以方便地存储单细胞基因组数据集和元数据。他们发 2022-10-03 uncategorized
通过conda安装纯净环境的SingleR conda create -n singleR -c conda-forge r-base=4.1.2 -y conda activate singleR conda install -c conda-forge r-seurat=4.1.0 -y conda install -c conda-forge r-irkernel=1.3 -y conda instal 2022-10-03 uncategorized
通过conda安装纯净环境的inferCNV conda create -n rinferCNV -c conda-forge r-base=4.1.2 -y conda activate rinferCNV conda install -c conda-forge r-seurat=4.1.0 -y conda install -c conda-forge r-irkernel=1.3 -y conda in 2022-10-03 uncategorized
Jupyter添加Golang内核 conda create -n golang -c conda-forge go -y conda activate golang go env -w GO111MODULE=on go env -w GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/ go install github.com/gopherdata/& 2022-10-02 uncategorized
基于NMF分解的降维聚类 安装补充包 conda activate seurat conda install -c conda-forge r-nmf -y conda install -c conda-forge r-fastica -y 获取非负表达矩阵使用《使用DoubletFinder标注Doublet》中的数据 1234567891011121314151617sce <- readRDS('S 2022-10-02 uncategorized
Docker:部署数据科学栈Jupyter 持久化镜像存储123456789version: '3.3'services: datascience-notebook: ports: - '57002:8888' container_name: jupyterR restart: always image: ' 2022-10-02 uncategorized
给VMware虚拟机加硬盘 买了一台零刻 SER5 Pro 32G作为虚拟机的宿主机,用了一个月感觉还行,准备加装一个铠侠TC10 1T SATA3固态。小心排线接口上有个黑色的东东,先用镊子挑起来再拔。然后虚拟机设置里添加磁盘。 核心参数 机器外观 固态外观 挂载磁盘并设置开机自动mount sudo su fdisk -l #i查看可挂载磁盘 mkfs.ext4 /dev/sdb #格式化为ex 2022-10-02 uncategorized
使用DoubletFinder标注Doublet 确定最佳分群读入之前使用metacell进行分群聚类中的数据 1234567891011121314151617181920212223f_getBestPcs <- function(stdev){ # Determine percent of variation associated with each PC pct <- stdev / sum(stdev) 2022-10-01 uncategorized
使用metacell进行分群聚类 预处理12345678910111213141516171819202122232425262728293031f_QC_plot <- function(sce){ options(repr.plot.width = 12, repr.plot.height = 6) print(Seurat::VlnPlot(sce, features = c("nFea 2022-10-01 uncategorized
使用FindTransferAnchors对样本进行预注释 处理参考样本12345678910111213ref_sce <- readRDS('~/upload/zl_liu/data/pca.rds')ref_sce <- subset(ref_sce, group == 'CRPC')table(ref_sce@meta.data$cell_type_fig3)g2m_genes <- Seu 2022-09-29 uncategorized