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免疫细胞浸润分析（生信自学网）

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简介：
本课程由生信自学网提供，专注于教授如何通过生物信息学方法进行肿瘤微环境中免疫细胞浸润情况的深入分析。适合对癌症研究及生物信息学感兴趣的科研人员和学生学习。 好的，请提供您需要我重写的文字内容。

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  • 免疫细胞浸润分析（生信自学网）
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    本课程由生信自学网提供，专注于教授如何通过生物信息学方法进行肿瘤微环境中免疫细胞浸润情况的深入分析。适合对癌症研究及生物信息学感兴趣的科研人员和学生学习。 好的，请提供您需要我重写的文字内容。
     
  • SSGSEA分析所需的28种免疫细胞信息
    优质
    本文介绍了进行SSGSEA分析所需涵盖的28种关键免疫细胞类型的信息，为深入理解免疫系统提供了数据支持。 SSGSEA分析需要涉及28种免疫细胞的信息。
     
  • 基于多组学和机器学习的尿路上皮癌、免疫原性细胞死亡及膀胱癌的研究与复现分析——以肌层浸润性尿路上皮癌为例的机器学习应用
    优质
    本研究运用多组学数据与机器学习技术，深入探讨了尿路上皮癌尤其是肌层浸润型的免疫原性细胞死亡机制及其在膀胱癌中的作用，并进行模型复现分析。 本段落展示了三篇文献的复现成果：[1]综合多组学分析与机器学习用于改善肌浸润性尿路上皮癌分子亚型及预后的研究（高分期刊文章，PMID:37449047）；[2]单细胞转录组中免疫原性细胞死亡特征结合101种机器算法的研究（PMID:37275552）；以及[3]APOBEC介导的突变作为膀胱癌患者预后和免疫治疗有利预测因子的证据，来自泛癌分析及多个数据库（一区期刊文章，PMID:35673559）。复现率达到了约90%。这些文献涉及多组学分析、机器学习技术的应用、探讨了细胞转录组中的免疫原性细胞死亡特征，并研究了APOBEC介导突变在膀胱癌预后评估和治疗决策中的作用。
     
  • MATLAB细胞计数_Bb.zip_分水岭算法细胞分割_细胞分水岭分析
    优质
    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。
     
  • Cells.zip_MATLAB粘连分割_粘连细胞计数_粘连与细胞分析
    优质
    本项目利用MATLAB开发，专注于解决图像中粘连细胞的自动识别和精确计数问题。通过先进的图像处理技术，实现对复杂形态下细胞的有效分离及分析，为生物医学研究提供强大工具。 使用MATLAB对粘连的血红细胞进行分割并计数。
     
  • Android 浸润式状态栏 ImmersionBar
    优质
    ImmersionBar 是一个用于 Android 开发的库，提供了一站式的解决方案来处理沉浸式状态栏、导航栏以及全局设置UI颜色等功能，让界面设计更加简洁美观。 Android 沉浸式状态栏 ImmersionBar 可以实现全屏图片显示以及在侧滑操作时改变状态栏的样式等功能。
     
  • 细胞自动机 生命游戏 源代码
    优质
    本项目提供经典生命游戏的源代码实现，基于细胞自动机理论，模拟生命的演化过程，适合编程与数学爱好者探索复杂系统。 生命游戏（细胞自动机）。包含源代码，请下载后自行编译。
     
  • ACDS：自动化细胞检测与分割
    优质
    ACDS系统是一款先进的自动化工具，专门设计用于高效准确地检测和分割生物医学图像中的细胞。通过智能化算法优化实验数据分析流程，极大提升了科研效率。 该包包含以下文件和文件夹： .batch_watershed_single.m : 自动检测并分割单个细胞的批处理程序。 .batch_watershed_multiple.m ：自动检测并分割多个细胞的批处理程序。 .saliency_cvpr09.m ：使用 IG 方法 [1] 检测显着对象。 .saliency_cvpr09_S.m ：通过饱和度检测显着对象。 .rgb2hsi.m ：将 RGB 图像转换为 HSI 格式。 .expectation_variance.m ：计算灰度图像的期望和方差。 .remove_corner_noise.m ：去除可能由光照引起的角噪声。 .extract_single_cell_region.m ：提取单个细胞的最大区域。 .size_objects.m ：计算所有对象的大小。