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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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ggplot2标度与标签刻度与标签在 ggplot2 中，控制刻度与标签的核心思路是使用标度（Scale）函数。这些函数通常以 scale_开头，后接对应的美学属性（如 x_continuous, y_discrete, color, fill等），最后是修改的类型（如 breaks, labels, limits）。

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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

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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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Linux| 二.计算机软件组成与Linux写在前面上一节课我们算是详细的给大家介绍了计算机硬件的各部分组成以及他们基础的运行方式（跟着Biomamba一起学Linux| 一.计算机硬件组成），但如果一台电脑仅有硬件，那么它只是一副躯壳而已，它是没有灵魂的，只有装上了软件后，这一堆铁疙瘩才能成为真正能够为人类计算需求服务的设备。因此，这一次视频主要介绍计算机的软件组成以及Linux的历史、特点、优势及学习Linux的动机。从下一讲开始我们也将正式开始实操课程。

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R语言绘图神器| ggplot2与其基本用法介绍ggplot2ggplot2是R语言中的可视化神包，由Hadley Wickham开发。其本质是一套基于“图层化、模块化”的绘图语法体系。它彻底改变了传统R 绘图（如grid）的 “命令式” 逻辑，通过将数据、图形元素、美学映射拆解为独立组件，让用户能像“搭积木”一样灵活构建复杂可视化，同时保证代码的可读性和可复现性。目前，ggplot2已成为数据科学、学术研究、商业分析中最主流的绘图工具之一，尤其擅长生成发表级别的高质量图表。我们给大家演示过的CellChat、Seurat、monocle等包的可视化内

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挑战用R语言硬干一百万单细胞数据分析经常有同学咨询入手足够完成硕博生涯的生信环境能否完成一百万个单细胞的数据分析，其实这个问题比较难回答，大家的数据质量、分析环境、需要做的分析、算法都不尽相同。很难准确的评估。不过大概的量级还是可以测评的，我们往期也测试过1~30w细胞级别单细胞数据的硬件占用情况： 30w单细胞数据会吃掉多少内存？ 5w单细胞在Monocle2拟时序中占据多少内存？ CellChat细胞通讯运行内存及时间压力测试

使用R将nc文件转换为asc文件或者tif文件使用R将nc文件转换为asc文件或者tif文件本文主要记录一下如何将环境数据的nc文件转换为asc文件、tif文件，分享所用R代码。

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R语言基础| 下载、安装在此前的单细胞教程中，许多小伙伴都曾因为R语言基础不足而十分苦恼。R语言是一种开源的编程语言和软件环境，专门用于统计分析、图形表示和数据挖掘。它最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年创建，旨在为统计学家和数据分析师提供一个广泛的统计（线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等）和图形技术的集成环境。R语言以其强大的数据处理能力、图形系统以及在统计计算和图形显示方面的灵活性而闻名。此外，R语言具有一个庞大的用户社区，提供了大量的包（libraries）和工具

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R语言基础| 创建数据集在R语言中，有多种数据类型，用以存储和处理数据。每种数据类型都有其特定的用途和操作函数，使得R语言在处理各种数据分析任务时非常灵活和强大：

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R语言基础| 可视化初探(ggplot2)写在前面ggplot2 是一个基于 R 语言的数据可视化包，提供了一种结构化的方法来描述和构建图表，因此被广泛用于制作可视化图表。其是tidyverse数据科学生态系统的一部分。

centos-LLM-生物信息-BioGPT-使用1参考： GitHub - microsoft/BioGPT https://github.com/microsoft/BioGPT

centos-LLM-生物信息-BioGPT安装参考： GitHub - microsoft/BioGPT https://github.com/microsoft/BioGPT

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R语言入门课| 04 R语言基本函数视频教程大家可以先做一做R语言基础小测验，看看自己是否需要跟我们5.5h入门R语言的课程。先上教程视频，B站同步播出：

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R语言基础小测验测试题此前我们进行了5.5h入门R语言的教学，课后给大家留下了如下习题，大家可以检验一下自己的R语言的学习成果。

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R语言入门课| 02 R及Rstudio的下载与安装视频教程先上教程视频，B站同步播出：https://www.bilibili.com/video/BV1miNVeWEkw

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Biomamba劝学写在前面最近也有个事，值得说道一下。我们的足够支持你完成硕博生涯的生信环境，给大家提供的是生信环境、算力，而不是生信辅导。况且我们还给大家提供了五次技术支持工单：白嫖五次技术支持。即使是这样，大家在问我们服务器使用相关的问题时，其实我们还是会给大家答疑的。不过还是希望大家能给听从我们的建议，先行学习：十小时学会Linux。这就有一个悖论，如果给大家无休止的答疑，就远远超出了我们的义务范围以及承受能力。若是不给大家答疑，大家又觉得是服务器产品的问题。实际在我们观察中，用户问到的问题99.99%都是因为Lin

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R语言基础| 基本图形绘制写在前面ggplot2 是一个基于 R 语言的数据可视化包，提供了一种结构化的方法来描述和构建图表，因此被广泛用于制作可视化图表。其是tidyverse数据科学生态系统的一部分。

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R语言基础| 基本统计分析写在前面R语言拥有丰富的数据处理、统计分析和机器学习工具包，涵盖了从简单的描述统计到复杂的模型建立的各个方面。再加上数据的处理可以完美的衔接后续的可视化，这使得它成为处理各种类型和规模的数据集的理想选择。