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文献解析:生物信息学部分(9)- BayesPrism
文献解析:生物信息学部分(9)-BayesPrism近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到:Flowcytometry and pan-cancer TCGA data deconvoluted by BayesPrism (85), a Bayesianstatistical model that infers cell type comp...
文献解读
文献解析:生物信息学部分(8)-CytoTRACE、scTour和Monocle3
文献解析:生物信息学部分(8)-CytoTRACE、scTour和Monocle3近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到:To comparethe early and late differentiation stages of EF- and GC-derived ASCs, we usedthree methods to infer t...
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文献解析:生物信息学部分(7)-CellPhoneDB和CellChat
文献解析:生物信息学部分(7)-CellPhoneDB和CellChat近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到:CellPhoneDB and Cell-Chat were applied toidentify the potential receptor and ligand interaction between B cells ando...
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文献解析:生物信息学部分(6)-SCENIC
文献解析:生物信息学部分(6)-SCENIC近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到:We used SCENIC to predict and validate theTF regulatory network.1. 文献来源Ma J, Wu Y, Ma L, Yang X, Zhang T, Song G,Li T, Gao K,...
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文献解析:生物信息学部分(5)- STARTRAC
文献解析:生物信息学部分(5)- STARTRAC近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到:BCR lineage tracing and overlap wascalculated by the Jaccard index and the STARTRAC package (v0.1.0).文献来源:1. Ma J, Wu Y, M...
文献解读
文献解析:生物信息学部分(4)- Change-O
文献解析:生物信息学部分(3)- Change-O近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到:TheChange-O repertoire clonal assignment toolkit was applied to defined clones,SHM, BCR clonal diversity, and abundances.文献来源:1...
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文献解析:生物信息学部分(3)- Seurat算法
文献解析:生物信息学部分(3)- Seurat算法近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到:Harmony (v0.1.0) was applied for datasetintegration, and the matrix was used for clustering with the default Seuratpipeline. Ma...
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文献解析:生物信息学部分(2)- Harmony算法
文献解析:生物信息学部分(2)- Harmony算法 近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到:We also integrated diverse published datasets containing TIBs, corrected the batch effects using the Harmony algorithm ...
文献解读
文献解析:生物信息学部分(1)-DoubletFinder
文献解析:生物信息学部分(1)-DoubletFinder近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到:We applied CellRanger V7 for read alignmentand gene-count matrix generation and BCR sequence assembly. Potential doubletswe...
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Science:癌症免疫学—人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图
1. 这篇文献用了哪些生信分析方法?DoubletFinder:用于识别和去除单细胞数据中的双重细胞。armony算法:用于不同数据集的整合。Seurat:用于单细胞数据的聚类和标记基因的识别。Change-O:用于BCR序列的克隆分配和分析。STARTRAC:用于细胞谱系追踪和转换分析。SCENIC:用于预测转录因子调控网络。CellPhoneDB和CellChat:用于识别细胞间潜在...
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