本篇内容为scanpy的可视化方法，可以分为三部分： embedding的散点图；用已知marker genes的聚类识别（Identification of clusters）；可视化基因的差异表达； 我们使用10x的PBMC数据集（包含68k个细胞）。Scanpy在其发行版中包含了这个数据集的缩减版，该数据集只包含700个细胞和765个高变基因。此数据集已经过预处理和UMAP计算。 在本

现在的单细胞分析，往往避免不了scanpy的使用，我们可以通过对比seurat来学习scanpy 今天的格式怎么都改不了。。。手机阅读有点费劲，，推荐电脑阅读。 单细胞数据分析概览 单细胞分析，总流程 python教程   seurat教程 seurat中与scanpy对等的函数操作 数据预处理 Seurat (R) Creat

本文将详细讲述单细胞转录组分析的步骤。 一、文章信息      题目：ClusterMap for multi-scale clustering analysis of spatial gene expression      链接：https://doi.org/10.1038/s41467-021-26044-x      期刊：Nature 二、数据集      数据集：小鼠初级

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今天发现一个很奇怪的bug import numpy as npimport pandas as pdimport anndata as adfrom scipy.sparse import csr_matrixprint(ad.__version__)counts = csr_matrix(np.random.poisson(1, size=(100, 2000)), dtype=n

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