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数信院生信服务器
生信大表哥
17 天前
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人工智能
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生信云服务器
如何在服务器上使用 Gemini 3 进行生信分析:从入门到进阶
——科研人的效率革命,从这一刻开始大模型已经帮助科研的每一个环节:文献管理、代码调试、实验设计、模型构建…… 但科研绘图依然是多数研究生头疼的环节之一:
生信大表哥
20 天前
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单细胞测序分析(十一)轨迹分析
在单细胞测序分析中,轨迹分析作为一种重要的方法,能够帮助我们深入理解细胞发育过程、分化路径以及细胞状态的动态变化。通过轨迹分析,我们可以构建细胞的时间序列,揭示细胞在特定生物学过程中如何从一个状态过渡到另一个状态。它不仅在研究发育生物学、癌症进程等方面展现出巨大潜力,还为药物开发和疾病治疗提供了新的思路。
生信大表哥
20 天前
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生信入门
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生物信息分析:Singularity容器技术深度解析与实战指南
生物信息中的分析流程往往需要消耗很大的内存,读写以TB计算的数据,属于典型的高性能计算(HPC)应用。生信分析流程中要调用大量的分析程序以及内部开发脚本,环境的配置与管理极为复杂,可重复性低,导致流程的升级、管理、迁移成为大难题。
生信大表哥
21 天前
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数信院生信服务器
Claude Code / Gemini CLI / Codex CLI 安装大全(Linux 服务器版)
适用环境:Ubuntu 18.04+、Debian 9+、CentOS 7+,以及所有 Node.js 18+/20+ 环境的 Linux 服务器。三大代码助手统一安装指南,帮助你快速在服务器 One-Stop 配置 AI Coding 工作环境。
生信大表哥
21 天前
人工智能
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学习
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GPT-5-Codex VS Gemini 3 VS Claude Sonnet 4.5 新手小白入门学习教程
过去一年,AI 对生信行业的影响用一句话概括: 以前是会代码的人做生信,现在是不写代码的人也能跑全流程。
生信大表哥
22 天前
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聚类
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单细胞测序分析(五)降维聚类&数据整合
单细胞转录组数据通常有数千个基因的表达值,这使得数据非常高维。降维分析的目的是将这些高维数据映射到一个低维空间中,以便:
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1 个月前
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算法
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Python单细胞分析-基于leiden算法的降维聚类
基于上一次的降维文件,我们可以查看一下其降维质量如何:在这里我们选择了四个指标用于生成可视化图像。umap图1
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1 个月前
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bulk RNA-Seq (4)合并表达矩阵
、脚本用法:输入:每个样本的定量结果输出:reads count 矩阵:genes.counts.matrix #原始矩阵
生信大表哥
1 个月前
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基于多组学谱的疾病亚型分型与样本分类
许多疾病(尤其是癌症)具有高度的异质性,这是因为不同患者之间的癌症进展存在显著差异。此外,环境、生活方式等多种其他因素也可能在疾病异质性中发挥作用。因此,识别疾病的潜在亚型或将样本划分到已知的亚组中,对于理解疾病的病因学并为不同亚型患者确定合适的干预措施至关重要。目前已有多种工具可利用样本的多组学数据来识别疾病亚型,或根据多组学谱将样本分类到不同的亚组。本节将讨论那些有助于基于潜在分子模式理解样本分组的工具。
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