生物信息

win7 R 4.4.0和RStudio1.25的版本兼容性以及系统区域设置有关导致Plots绘图面板被禁用,但是单独页面显示你遇到的这两个警告信息，通常与R和RStudio的版本兼容性以及系统区域设置有关。我来为你解释原因并提供解决方法。

错误于make.names(vnames, unique = TRUE): invalid multibyte string 9 使用 R 语言进行数据处理时在使用 R 语言进行数据处理时，遇到错误 Error in make.names(vnames, unique = TRUE): invalid multibyte string 9 通常是因为变量名中包含了无法正确处理的非ASCII字符（如中文、特殊符号等）。这种错误通常发生在尝试创建变量名或者修改数据框（data frame）的列名时。

R geo 然后读取数据的时候 make.names(vnames, unique = TRUE): invalid multibyte string 9看起来你在使用 getGEO() 函数读取本地GEO数据文件时遇到了编码和缓冲区大小的问题。别担心，这是处理GEO数据时的常见问题，我来帮你一步步解决。

【论文阅读】SIMBA: single-cell embedding along with features（2）代码地址：https://github.com/pinellolab/simba当前大多数单细胞分析流程仅限于细胞嵌入，并且严重依赖聚类方法，而缺乏显式建模不同特征类型之间相互作用的能力。此外，这些方法往往针对特定任务进行定制，因为不同的单细胞问题通常以不同方式被提出。

【论文阅读】SIMBA: single-cell embedding along with features（1）代码地址：https://github.com/pinellolab/simba当前大多数单细胞分析流程仅限于细胞嵌入，并且严重依赖聚类方法，而缺乏显式建模不同特征类型之间相互作用的能力。此外，这些方法往往针对特定任务进行定制，因为不同的单细胞问题通常以不同方式被提出。

【每天一个知识点】生物的数字孪生“生物的数字孪生”一般是指利用数字孪生技术在虚拟空间中构建一个与真实生物对象（细胞、组织、器官乃至整个生物体）在结构、功能、状态等方面高度一致的动态数字模型，并通过实时数据驱动，使其能同步反映现实生物的变化和响应。它的核心是“虚实映射 + 实时互动 + 数据驱动预测”。

生信分析笔记

全基因组关联分析(GWAS)中模型参数选择：MLM、GLM与FarmCPU的深度解析全基因组关联分析(GWAS)是识别与复杂性状相关的遗传变异的重要工具。然而，模型选择不当会导致假阳性率升高或统计功效降低。本文将为大家介绍GWAS中如何选择合适的模型参数，重点解析广义线性模型(GLM)、混合线性模型(MLM)和FarmCPU三种主流模型的原理、区别、使用技巧及适用场景，并提供实际应用案例。

【论文阅读】Nonparametric clustering of RNA-sequencing data论文地址：Nonparametric clustering of RNA‐sequencing data (wiley.com)

【论文阅读】Multi-Class Cell Detection Using Spatial Context Representation代码地址：https://github. com/TopoXLab/MCSpatNet在数字病理学中，细胞的检测与分类对于自动化的诊断和预后任务都至关重要。将细胞划分为不同亚型（如肿瘤细胞、淋巴细胞或基质细胞）尤其具有挑战性。现有方法多侧重于单个细胞的形态特征，而在实际操作中，病理学家常常依赖细胞的空间上下文来推断其类别。本文提出了一种新颖的方法，能够同时实现细胞的检测与分类，并明确引入空间上下文信息。我们采用空间统计函数，从多类别和多尺度的角度描述局部密度。通过表征学习与深度聚类技术，我们获得了融合形态

纪伊路上盛名在

jupyter内核崩溃最近在做用k-mer评估基因组规模的任务，其中一个局部程序，想偷懒，直接在jupyter中跑了下结果，想看看这一小步处理如何，结果没想到内核崩溃了！

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python、R、shell兼容1一，兼容方式1，shell中用R、python：（1）python3、R/r（radian）进入（2）脚本封装：命令行或者封装到sh脚本中

HyperAI超神经

12个HPC教程汇总！从入门到实战，覆盖分子模拟/材料计算/生物信息分析等多个领域在科学研究、工程仿真、人工智能和大数据分析等领域，高性能计算 (High Performance Computing, HPC) 正扮演着越来越重要的角色。它通过并行处理、大规模计算资源的整合，极大提升了计算效率，使原本耗时数日的任务能够在数小时内完成。

面包圈蘸可乐

论文学习：《EVlncRNA-net：一种双通道深度学习方法，用于对实验验证的lncRNA进行准确预测》原文标题：EVlncRNA-net: A dual-channel deep learning approach for accurate prediction of experimentally validated lncRNAs

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

R语言绘图：韦恩图韦恩分析（Venn Analysis）常用于可视化不同数据集之间的交集和并集。维恩图（Venn diagram），也叫文氏图、温氏图、韦恩图、范氏图，用于显示元素集合重叠区域的关系型图表，通过图形与图形之间的层叠关系，来反应数据集之间的相交关系。在 R 语言中，进行韦恩分析（Venn图绘制）可以通过多个不同的包来实现，常用的包括 VennDiagram、venn 和 ggVenn 等。本文案使用ggVenn软件包进行分析。

一穷二白到年薪百万

【R安装包报错】在conda环境下用R语言命令安装R包报错报错如下： gnu/include/c++/11.2.0/ctime:80:11: error: ‘timespec_get’ has not been declared in ‘::’ 80 | using ::timespec_get; | ^~~~~~~~~~~~ 修改

生物信息学导论-北大-RNA-Seq数据分析ref: https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home

最新保姆级Linux下安装与使用conda：从下载配置到使用全流程目录1.前言2.什么是conda3.miniconda和anaconda的对比与选择4.安装前需要确认的东西（非常重要）

论文阅读：SIMBA: single-cell embedding along with featuresChen, H., Ryu, J., Vinyard, M.E. et al. SIMBA: single-cell embedding along with features. Nat Methods 21, 1003–1013 (2024).