前言 在前不久的一篇推文中：SCENT：单细胞层面干性评估的扛把子[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MjY5ODI1Nw==&mid...
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CCAT：SCENT的形象代言者，干性分析新秀 -
前沿综述 | 利用机器学习进行多组学数据分析
随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源（如遗传学、蛋白质组学和代谢组学）的数据可以通过基于机器学习（Machine Learnin...
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多组学分析及可视化R包最近打算开始写一个多组学（包括宏基因组/16S/转录组/蛋白组/代谢组）关联分析的R包，避免重复造轮子，在开始之前随便在网上调研了下目前已有的R包工具，部分罗列如下： 1. ...
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单细胞分析实录(13): inferCNV结合UPhyloplot2分析肿瘤进化
这一个分析，我目前只在Nature Communications上面看到过两篇文章，都是2020年发表的。肿瘤进化是单细胞里面做肿瘤内部异质性一个比较创新的角度，我参与的课题...
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【R>>DepMap】单基因肿瘤细胞表达情况CCLE是肿瘤细胞基因表达的百科全书，之前写CCLE：求任意基因的相关性[https://www.jianshu.com/p/59f979ab09ee]稍微介绍过其用法。今天...
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孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效（power）和样本量计算1 统计功效（power）概念 统计功效（power）指的是在原假设为假的情况下，接受备择假设的概率。 用通俗的话说就是，P<0.05时，结果显著（接受备择假设）; 在此结论...
