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DNBelab_C_Series_scRNA-Analysis_Software: 开源且灵活的工具，用于分析DNBelab C系列单细胞数据...

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简介：
DNBelab_C_Series_scRNA-Analysis_Software是一款开源软件，专为处理和解析DNBelab C系列单细胞数据分析而设计，提供高度灵活性与强大功能。 DNBelab C系列单细胞RNA分析软件介绍了一个开放源代码且灵活的管道，用于处理DNBelab C系列TM单细胞RNA数据集。该工作流使用WDL、Python3及R脚本编写。 硬件/软件需求：至少需要一个x86-64兼容处理器、36GB内存和10个CPU核心，并运行在64位Linux系统上。 工作流程目录内容包括： - bin: Linux的预编译可执行文件 - config: 结构配置文件读取工具 - pipeline: WDL管道脚本及其它相关脚本 使用Docker进行安装与设置步骤如下： 1. 安装docker，参考其官方文档。 2. 下载所需容器：`docker pull huangshunkai/dnbelab_c4:latest`

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    DNBelab_C_Series_scRNA-Analysis_Software是一款开源软件，专为处理和解析DNBelab C系列单细胞数据分析而设计，提供高度灵活性与强大功能。 DNBelab C系列单细胞RNA分析软件介绍了一个开放源代码且灵活的管道，用于处理DNBelab C系列TM单细胞RNA数据集。该工作流使用WDL、Python3及R脚本编写。 硬件/软件需求：至少需要一个x86-64兼容处理器、36GB内存和10个CPU核心，并运行在64位Linux系统上。 工作流程目录内容包括： - bin: Linux的预编译可执行文件 - config: 结构配置文件读取工具 - pipeline: WDL管道脚本及其它相关脚本 使用Docker进行安装与设置步骤如下： 1. 安装docker，参考其官方文档。 2. 下载所需容器：`docker pull huangshunkai/dnbelab_c4:latest`
     
  • Saltcorn：开源且免费的灵活无代码应用搭建工具
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    Saltcorn是一款强大的、完全免费和开源的无代码平台，它允许用户轻松创建并自定义各种在线应用程序，无需编写任何代码。无论是小型项目还是大型企业级系统，都能利用其灵活性与易用性快速构建所需功能。 Saltcorn 是一个可扩展的开源无代码数据库应用程序构建器。使用它可以基于具有灵活视图、数据类型和布局的关系数据来构建Web应用。该存储库包含核心代码库，包括自我托管实例以及多租户实例所需的代码。 您可以试用 Saltcorn 的多租户实例，在其中创建新数据库。此服务是免费的，但不能保证您的安全性和应用程序或您存储的信息可用性。此服务仅适用于探索Saltcorn的功能。 对于自托管来说，除非预期高流量，1GB虚拟专用服务器就足够运行Saltcorn了。 安装说明如下： 此外，Saltcorn 使用 PostgreSQL、Node.js 以及 Express 等其他优秀的免费和开源项目。
     
  • 单细胞RNA测序数据的分析（scRNA-Seq）
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    简介：单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术能够解析复杂组织中每个细胞的基因表达情况，为生物学研究提供前所未有的详细信息。本专题探讨了如何有效处理和解读这些海量且复杂的单细胞转录组数据，以揭示细胞异质性和发育轨迹等关键问题。 为期2天的单细胞RNA-Seq分析课程将涵盖从scRNA-seq实验获取的数据计算分析方法。我们非常欢迎所有有助于改进本课程的贡献！如果您在过程中遇到任何疑问、疑虑或困难，维护人员会尽力提供帮助。 请熟悉我们的规定，并了解如何以正确的格式呈现本地课程内容以及编写新章节的方法。您可以查看当前列表来获得为该存储库做出贡献的想法。为了进行您的贡献，我们使用GitHub流，在相关章节中对此有详细解释。 本课程的当前维护者是 [此处应填写维护者的姓名或联系方式] ，如果您想引用此课程，请向他们咨询。 作者可以在“找到参与者列表”部分查看参与本课程的人士名单。
     
  • 2024年单细胞数据分析中的拟时序分析（Monocle2）
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    本课程聚焦于2024年单细胞数据分析领域的热点技术——拟时序分析，特别针对Monocle2软件进行深入讲解与实践操作，助力科研人员解析复杂的细胞发育轨迹。 单细胞数据分析是现代生物信息学领域的一个重要分支，它使我们能够深入探究细胞群体中的异质性，并揭示不同细胞状态及转录组动态的变化。在提供的压缩包文件中，“2024 单细胞数据分析之拟时序分析 monocle2”这一主题显然与使用Monocle2工具进行单细胞拟时序分析相关。 Monocle2是一款开源的R软件包，由Peter J. Lueckenhoff等人开发。它专注于处理单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，并特别适用于对细胞分化或发育过程建模的研究。通过利用基因表达的变化来模拟细胞进化路径，该工具帮助研究人员理解细胞的状态转换及时间序列动态。 在Monocle2中，有几个核心概念和步骤值得深入探讨： 1. **数据预处理**：需要将scRNA-seq原始数据转化为Monocle2可读的格式。这通常包括去除低质量细胞、消除外显子背景噪音、归一化以及构建基因表达矩阵。 2. **维度降维**：由于单细胞数据具有高维度特性，Monocle2使用主成分分析（PCA）或其他降维技术如t-SNE或UMAP来简化数据结构，并可视化不同细胞之间的相似性和差异性。 3. **细胞状态聚类**：通过K-means或Leiden算法等方法对细胞进行分类，识别不同的细胞群体并了解它们在分化过程中的相对位置。 4. **排序细胞**：Monocle2的核心功能是估计基因表达的线性变化来排列和重建细胞的发展轨迹。它使用差异基因表达（DGE）的方法来确定哪些基因随着状态转换而显著改变其表达水平。 5. **路径检测**：该工具能够识别关键转录因子及信号通路，这些因素可能驱动细胞沿着特定分化路径发展。 6. **动态基因表达分析**：通过绘制随时间变化的基因表达曲线图，可以研究基因在细胞分化过程中的作用和影响。 7. **假定的细胞状态转换**：基于排序结果，我们可以推断出未来可能出现的不同细胞状态，并确定哪些关键因子驱动了这些转变的发生。 实际应用中，Monocle2不仅适用于研究细胞分化问题，还可以用于疾病进展、药物反应或细胞治疗等领域。通过分析HSMM（人类骨骼肌肌纤维）的数据集，我们有望揭示肌肉细胞分化过程中的新见解或者发现与特定肌肉疾病相关的亚群和基因调控网络。 总之，Monocle2为单细胞数据分析提供了一个强大的平台，能够对大量scRNA-seq数据进行拟时序分析，从而揭示不同细胞状态的演变以及整个群体动态的变化。这个压缩包文件可能包含了一整套详细的Monocle2分析流程，包括预处理、降维、聚类排序和结果解释等步骤，为研究者提供深入了解HSMM中细胞状态变化的有效工具。
     
  • MATLAB细胞计数_Bb.zip_分水岭算法细胞分割_细胞分水岭分析
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    本资源包提供了一种基于MATLAB的细胞图像处理技术，采用分水岭算法进行细胞自动识别与精确计数。通过先进的图像分割方法，有效提高细胞分析效率和准确性，适用于生物医学研究领域。 采用中值滤波和分水岭法去除小面积区域来实现紫色细胞的计数。
     
  • NFStream：用于网络数据分析的灵活框架（Python实现）
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    NFStream是一款专为网络数据分析设计的灵活框架，采用Python语言开发，旨在提供高效的数据处理和分析能力。 nfstream 是一个 Python 软件包，提供了快速、灵活且直观的数据结构，旨在使在线或离线网络数据的使用变得简单而直接。它的目标是成为进行实际网络数据分析的基本高级构建块。此外，它还致力于成为一个通用的网络数据处理框架，以确保研究过程中的数据可重复性。
     
  • 白细胞五分类及红细胞数据集
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    本数据集包含大量白细胞五分类（包括中性粒细胞、淋巴细胞等）和红细胞检测结果，适用于医学研究与自动化血液分析。 血细胞数据集包括白细胞五分类和红细胞（RBC），每个类别包含2400张图片。
     
  • MAESTRO：单细胞转录组与规则组分析工具管道
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    Maestro是一款专为单细胞转录组和表观基因组数据分析设计的高效软件管道，旨在简化复杂的数据处理流程，加速科学发现。 MAESTRO（Single-Cell Analysis Ecosystem for T-cell RNA and ATAC Sequencing）是一个综合的单细胞RNA-seq和ATAC-seq分析平台，内置了多种工具和软件包以创建一个集成管道。该系统能够从原始测序数据（fastq文件）开始进行比对、质量控制、细胞过滤、归一化、无监督聚类、差异表达等操作，并支持scRNA-seq协议及scATAC-seq协议的峰调用、细胞类型注释和转录调控分析。 更新记录： v1.0.0 发布了MAESTRO。 v1.0.1 提供Docker镜像以方便安装。请注意，该映像不包含cellranger/cellranger ATAC及其相应的基因组索引。请根据安装说明自行安装相关工具。