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接触过单细胞转录组数据的小伙伴们都知道，数据的核心结果在于根据每个细胞的基因表达数据，来对细胞进行分群分类。现有通用的分析思路如下：首先根据转录组稀疏矩阵，通过计算和分析，找到不同的细胞Cluster，并找到每一类集群的Marker基因。根据已有对细胞特定Marker基因的认识，来对细胞可能的集群进行分类。因此，在该框架下，可以得到以下几个图： 图1. A．t-SNE细胞分群图及B细胞标记；B. B 细胞4个Marker基因标记分布图 上述结果有两个特点：1.通过在Marker基因中寻找存在的细胞marker对细胞进行标记，但无法给出可靠性评价；2.只能用一个基因的表达模式来反应细胞特征，无法同时对几个基因进行整合展示。因此，能不能将上述多个基因同时对细胞分群结果进行分类和量化，从基因集的角度来反应细胞的类群？ 通过对最近发表分析算法的调研和调试，我们实现了这样一个需求。我们以上述标记基因: MS4A1......阅读全文
接触过单细胞转录组数据的小伙伴们都知道，数据的核心结果在于根据每个细胞的基因表达数据，来对细胞进行分群分类。现有通用的分析思路如下：首先根据转录组稀疏矩阵，通过计算和分析，找到不同的细胞Cluster，并找到每一类集群的Marker基因。根据已有对细胞特定Marker基因的认识，来对细胞可能的集群进
接触过单细胞转录组数据的小伙伴们都知道，数据的核心结果在于根据每个细胞的基因表达数据，来对细胞进行分群分类。现有通用的分析思路如下：首先根据转录组稀疏矩阵，通过计算和分析，找到不同的细胞Cluster，并找到每一类集群的Marker基因。根据已有对细胞特定Marker基因的认识，来对细胞可能的集
近年来，随着测序技术的迅猛发展，单细胞测序技术已逐渐走入人们视野。2013年，单细胞测序技术成为《自然》评选的“Method of the Year”。大多数的基于NGS的基因检测，都是在大量细胞宏观水平上，对整个细胞群进行遗传分析。单细胞测序技术则是在单个细胞的水平上，对其遗传物质进行检测，从
治愈癌症(cancer)是一个难题，长期以来研究人员们一直在苦苦探索。我们目前知道，致癌的过程与许多因素有关，但如果我们能阻止其中的任何一个步骤，癌细胞便无法形成。因此，探测致癌物质的技术与癌细胞的及时发现就显得尤其重要！然而截至目前为止，研究人员们仍无法研究出一种简易基因测试法或综合的方法来检测出
如果我们能阻止其中的任何一个步骤，癌细胞便无法形成。因此,探测致癌物质的技术与癌细胞的及时发现就显得尤其重要！然而截至目前为止，科学家们仍无法研究出一种简易基因测试法或综合的方法来检测出可能的致癌物。因此，致癌物对ＤＮＡ的作用仍是癌症研究的一个重要课题。遗传毒物学为一专门研究化学及各类物质对人体遗传
电位分析法（potentiometric analysis）是以测量原电池的电动势为基础，根据电动势与溶液中某种离子的活度(或浓度)之间的定量关系（Nernst 方程式）来测定待测物质活度或浓度的一种电化学分析法。它是以待测试液作为化学电池的电解质溶液，于其中插入两支电极，一支是电极电位随试液中待测
华联于 2012 年 7 月~ 9 月的科技专题中，介绍芯片实验设计时，概略介绍了一些常用的数据分析方法，有许多客户及好学的读者纷纷来信，希望我们另辟单元，仔细教学这些对他们很有帮助的分析软件；数据分析素来是华联的强项之一，我们很乐意也很兴奋地开辟这个新单元 - 数据分析教学，本期以主成份分析法
数据分析介绍(I) 主成份分析法
触碰过单细胞转录组统计数据的朋友们都了解，统计数据的关键結果取决于依据每一体细胞的基因的表达统计数据，来对体细胞开展“分类”归类。目前通用性的剖析构思给出：最先依据转录组稀疏矩阵，根据测算和剖析，寻找不一样的体细胞Cluster，并寻找每类别集群服务器的Marker遗传基因。依据现有对体细胞特殊
光谱定性分析就是根据光谱图中是否有某元素的特征谱线(一般是最后线)出现来判断样品中是否含有某种元素。定性分析方法常有以下两种。(1)标准试样光谱比较法将要检出元素的纯物质或纯化合物与试样并列摄谱于同一感光板上，在映谱仪上检查试样光谱与纯物质光谱。若两者谱线出现在同一波长位置上，即可说明