关于机器学习:生物信息学Notebook案例|单细胞转录组分析

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Notebook 广场 发现「生物信息学 Notebooks Collection」🤗

边学边练,无需配置环境,仅须要专一于学习自身。依附 收费的 2 核 4G 计算资源,你能够在平台上间接运行和批改代码。间接轻松上手生物信息学!

生物信息学

随着生物科技的飞速发展,生物信息学这一跨学科畛域逐步锋芒毕露。生物信息学是一门致力于钻研生物数据的迷信,涵盖了基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多个畛域。

通过生物信息学的办法,咱们能够深刻开掘生物数据背地的法则,为疾病诊断、新药研发、生态爱护等畛域提供无力反对。


Notebooks Collection

然而,生物信息学的学习与实际过程中,人们往往会遇到一些艰难:

  • 初学者很难找到一个系统地能边学边练的平台;
  • 罕用者在解决版本抵触、疾速跑通特定办法时,不足一个高效的平台;
  • 论文发表者无奈不便地将论文和代码环境打包在一起进行流传。

为了解决这些问题,咱们推出了 生物信息学 Notebooks 系列 —— 对于生物信息学人来说,你能够不便的应用在线 Notebook 涵盖从学习、应用到流传的全过程。咱们将在Notebook 案例广场 整顿一系列的生物信息学教程,让你轻松把握生物信息学的精华,成为实实在在的达人!


「单细胞转录组剖析」案例

明天,作为这个系列的第一步,咱们要向大家举荐一个单细胞转录组的 Notebook:《一篇 Notebook 带你走进单细胞转录组剖析》,这个案例的内容包含以下三个局部:

  1. 寻找状态转变过程中的基因聚类:通过对单细胞转录组数据进行聚类分析,一窥不同状态转变过程中的基因表白神秘。
  2. 寻找聚类中的标记基因:找到这些聚类中的标记基因,让咱们更加深刻地理解细胞之间的关系及其性能变动。
  3. 拟时序计算:通过拟时序计算,咱们能够对单细胞转录组数据进行工夫序列剖析,进而揭示细胞状态变动的动静过程。

这三个局部独特形成了一个残缺的单细胞剖析流程,点击下方 Notebook 链接,立刻理解单细胞转录组剖析:https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1291

目前的单细胞系列 Notebooks:

  1. 一篇 Notebook 带你走进单细胞转录组剖析:https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1291
  2. 单细胞转录组分析方法之数学原理初览:https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1295
  3. 单细胞转录组分析方法实战之 Shalek2013:https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1296
  4. 单细胞转录组剖析实战之 Macaulay2016:https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1297
  5. 细胞动力学模型摸索之 Cellbox:https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1298

将来,咱们将推出更多的单细胞系列 Notebooks,以及“根底生信系列教程”、“空间组学系列教程”、“作图系列教程”等。咱们置信这个系列将成为你在生物信息学路线上的得力助手!


欢送关注咱们的微信公众号 NBHub,获取更多乏味的 Notebook 实际~

感兴趣的童鞋能够 查看原文退出生物信息学探讨群:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5NTk3Nzk3MQ==&mid=2247484…

正文完
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