Seurat数据结构学习.1
Seurat.obj.v3.png
Seurat对象中的Assay:
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在-RNA槽：
@counts:未作任何处理的原始RNA表达矩阵。
@data:原表达矩阵通过NormalizeData()归一化消除测序文库差异（对于每个细胞，将每个基因的表
人工智能
重测序分析（18）GWAS分析实操（4）gwas_tassel_mlm
混合线性模型MLM：GLM模型中，如果两个表型差异很大，但群体本身还含有其他的遗传差异（如地域等），则那些与该表型无关的遗传差异也会影响到相关性。MLM模型可以把群体结构的影响设为协方差，把这种位点校正掉。此外，材料间的公共祖先关系也会导致非连锁相关，可加入亲缘关系矩阵作为随机效应来矫正。
数据准备
表型数据：sample.table
Q矩阵：snp.3.Q
vcf文件：all_s
数据分析智能体：让AI成为你的数据科学家
数据分析智能体：让AI成为你的数据科学家🌟 嗨，我是IRpickstars！🌌 总有一行代码，能点亮万千星辰。🔍 在技术的宇宙中，我愿做永不停歇的探索者。✨ 用代码丈量世界，用算法解码未来。我是摘星人，也是造梦者。🚀 每一次编译都是新的征
基于R语言的微生物群落组成多样性分析—β多样性之PCoA分析
引言
，即主坐标分析（Principal Coordinates Analysis），是一种用于研究样本微生物群落组成相似性或差异性的数据降维分析方法。PC1 和PC2 是两个主坐标成分，图中每个点代表一个样本，点的颜色代表样本的分组，样本间的距离越近代表微生物群落结构越相似。图中圆圈一般是置信水平为95%时的置信椭圆，用于比较组间的群落结构组成相似性。
正文
1、设置工作目录
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国产七大AI模型哪家强？DeepSeek、豆包、Kimi、智谱清言、通义千问深度解析！
全球AI竞赛激烈，国内AI领域也进入白热化阶段。Kimi、智谱清言、通义千问、文心一言、豆包、天工AI、讯飞星火这七款模型，在长文本处理、多模态交互、行业应用等赛道各展所能，竞争激烈。下面，我们来详细梳理它们的优势与不足，帮你找到最适合的AI助手。
七款大模型实力盘点
1、 Kimi（月之暗面）长处处
Node实现断点续传
断点续传，顾名思义就是文件上传/下载过程中，遇到不可抗力，比如网络中断，服务器异常，或者其他原因导致操作中断；再次操作时，可以从已经上传/下载的部分开始继续上传/下载未完成的部分，而没有必要从头开始上传/下载。
这样就避免了文件重复上传/下载，浪费服务器空间使用，节约服务器资源，而且速度更快，更高效。
断点续传-分片上传
断点续传上传将要上传的文件分成若干个分片（Part）分别上传，
Amazon Bedrock 基础模型：构建和扩展生成式 AI 应用的极简路径
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文章目录
Amazon Bedrock 基础模型：构建和扩展生成式 AI 应用的极简路径
背景
Amazon Bedrock 介绍
前提准备：亚马逊云科技注册流程
数据化管理流程8个步骤之6:应用模板开发
对于那些标准化程度比较高的数据以及使用频率比较高的分析文件，可以开发成一种固定的模板格式，这样的好处是标准化、程序化，并且会大大节约时间。
“如何建立数据化管理模板”中会学习到数据化管理模板的问题。
我曾经将金数据收集来的青少项目收据数据做成数据可视化模板，可是因为在钉钉群里，表格的动态可选效果不能呈现，也不能随时修改、完善，就有点成了摆设，其实如果每月出一次完整的数据可视化报表，还是可以继续使用
