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引言一般来说，使用GO和KEGG数据库对差异基因进行基因富集分析，多是 ORA：基于对特定组内外（如通路）的差异基因、背景基因数量进行检验，看组内外的差异基因是否随机分布。比如ClusterProfiler包中的enrichGO()和enrichKEGG() GSEA：差异基因按log2FoldChange降序排序后，顺序遍历，按差异基因是否在特定组（如通路）内进行加减分，并进行检验，最后NES可以看出组内的整体表达趋势。比如同样是ClusterProfiler包中的gseGO()和gseKEGG() GO数据库条目之间至少可能还有Positively regulates和Negatively regulates两种关系，暂且不论。但KEGG一个通路内的基因，极度简化，既有正向的也有负向的，而且还有更复杂的，有一些使用KEGG数据库的做法是把上下调的差异基因分别进行ORA，或者一起进行GSEA，仔细想想其实很没道理。以GSEA举例，如果一个通路内正向的基因上调，负向的基因下调，这样子整体表达趋势却可能是不变，会认为不显著。 （GSEA针对这个问题，有一种办法，可以取log2F...

和scRNA-seq比起来，就是每个样本点有了空间信息，并且每个样本点是一群细胞，那么要做的和之前的十分相似，只是主要有以下不同： 寻找差异表达基因时，有2种手段 聚类后在簇之间寻找，不需要空间信息 根据空间信息寻找 进行类型注释时，有2种手段 寻找和scRNA-seq之间的锚点，然后整合，每个spot只能预测出1种细胞类型 使用scRNA-seq作为参考，对每个spot进行反卷积，能得到每个spot内不同类型的比例 在这个示例里，都采用前者，原始代码见seurat官网。 数据导入 这里使用feature-barcode矩阵和空间图片作为输入。 表达矩阵 空间信息 用于整合的scRNA-seq数据 数据导入 123456789101112131415161718192021222324252627282930pkgs <- c("Seurat", "dplyr", "ggplot2", "patchwork")pkgs_bi...

ATAC-seq的原理可以通过这个视频简单了解，在染色质开放区域，转座事件更容易发生，产生更多片段，形成peak。 通过scATAC-seq分析，我们可以得出，例如，不同条件下染色质开放区域的差异，高度开放区域可能为活跃转录的基因。 这里使用Seurat V5和signac对PBMC进行scATAC-seq分析，原始代码见signac文档。 数据导入 peak-细胞计数矩阵 元数据 片段信息 这个片段信息结构是，染色体-起始位置-终止位置-barcode等 片段信息索引 scRNA-seq数据 （所以其实，可以只用片段信息来生成peak-细胞计数矩阵。） 还可以添加注释信息，便于下游分析直接从对象中读取。 生成Seurat对象 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950pkgs <- c("Signac", "Seurat", "hdf5...

线性回归 引言 在中学就学习过，一元线性回归中，对于某组常数项和回归系数，有评价标准 使用最小二乘法（正规方程）可以使其最小，此时 多元线性回归 损失函数 类似地，多元线性回归中，对于个样本的个特征 以及一组回归系数，有相同的评价标准，为了去掉样本规模的影响除以，定义损失函数 正规方程 同样可以使用正规方程，求解使得最小。 标量对向量的求导方法 或 依据和形式一致（Denominator Layout）或和形式一致（Numerator Layout）而定，以下采用Denominator Layout。 于是我们有 （或者说，，则） 进一步地，对于二次型 于是 所以 这也就是雅可比矩阵。 二阶导 上面直接认定了代价函数有最小值，在这里我们可以向量对向量求导求海森矩阵 （因为连续函数偏导和求导顺序无关，其海森矩阵是对称矩阵） 而对于任意非零实列向量，的特征值 （内积） 所以是凸函数 令，若可逆，有 带回到一元线性回归 对于 和上文一致。 梯度下降法 就是让某组不...

前言 之前看到好多人说自己卸载win+linux双系统的linux之后，启动项、引导之类的都坏了，但是在了解UEFI+GPT和Legacy+MBR的区别后，如果自己的双系统是在UEFI引导模式+GPT分区表格式的，那不用担心，出问题的多是Legacy+MBR。 UEFI+GPT UEFI+GPT需要一个存放引导启动文件的fat分区，名字可能叫做ESP、System_DRV、EFI等，我的这个分区下面还有一个EFI目录，里面是windows和debian的引导文件。 而另外装系统的分区就只有系统而已。 Legacy+MBR Legacy+MBR在最前面的一段引导扇区中描述了分区引导信息（MBR），grub可能会安装到MBR里（安装win时也会覆盖进去）。 这种情况下，引导顺序是MBR->grub->linux boot数据->用户选择，所以直接删掉linux之后，grub就会出错。 所以还需要修复MBR。 UEFI+GPT卸载Linux流程 确定自己的模式是UEFI+GPT UEFI这个在bios里就能看到，或者运行msinfo32，在系...

数据处理 [2025-01-13]FFmpeg在使用filter后默认输出的码率降低？ 在使用如下filter(crop)而不指定码率时，偶然发现输出糊了很多，再仔细看输出的码率降低了很多，或许需要使用-b:v 12000k之类的指定码率。 1for %f in (*.*) do ffmpeg -i "%f" -filter:v "crop=iw*(10/10):ih*(3/10):iw:ih*(7/10)" "%~nf_lower%~xf" 另外其实我上面命令写错了，但是结果正常，这也说明保留画面的大小是优先于其位置的。 [2025-01-13]DeepLabCut2024年12月版本No unfiltered data file found 前段时间更新的某版本有bug，如下情况不生成.h5： 使用TensorFlow模型（据开发者，但是我在服务器用TensorFlow训练好之后在本地用没问题） 本地训练的pyTorch模型（我遇到的） 最新版本已经修复，但是不知道为什么，直接pip install没法覆盖，先卸载再安装。 杂项 [2025-0...

将二元数映射到一元数 给定一个二元数，其中的整数部分依次为数列，小数部分依次为数列，同理的整数部分为数列，小数部分为数列。 可以构造出与其唯一对应的一元数：的整数部分有一分隔标记，其左方为逆序的数列，右方为正序的数列，小数部分同理。 （内心OS：这样二元数不就和一元数一样多了么（没学好） 结果还真一样多，别人的构造方法还漂亮多了：小数部分的第位为，第位为，整数部分同理。 证明：有无穷多个质数 给定质数，构造，再构造，则除以中任意一个数都余，并且大于中任意一个数包括，所以要么是质数，要么有一个大于的质因数。 所以对于任意质数，都存在一个比它大的质数。 （好像是阿基米德的方法） SpinLaunch的角动量问题 如上00:25说：发射器一端圆盘的近端慢于远端，所以圆盘释放时会带有角动量，听起来很符合直觉。这或许也是SpinLaunch（怎么logo像厕纸一样）面临的问题之一，下面对这个问题进行定量分析。 假设发射器角速度为，均质等厚圆盘中心到发射器轴的距离为，圆盘半径为，密度为。 那么，以发射器轴为中心画圆弧分割，为圆盘某点与圆心的距离，为此连...

scRNA-seq(R) [2024-07-25]Rstudio server的Python venv配置 有时候安装设置完之后即使看到配置成功了，但是还是无效，试着重启一下吧。 [2024-12-15]Read10x()在Seurat V5中新功能的表现（多数据库报错） 在V5中，Read10x()可以读取一个目录的列表，直接整合成一个表达矩阵，但是实测在遇到基因没法对应的多个样本时会报Error in cbind.Matrix(x, y, deparse.level = 0L) : number of rows of matrices must match，还会卡住。 并且运行速度慢于lapply()分别读取（虽说这样还要merge、JoinLayers吧），还会产生没法回收的内存垃圾。 [2024-12-17]基因ID转换 从前用的org.Hs.eg.db之类的，但是他们的转换率不太行。 换用biomaRt，但是注意，举例来说，biomRt不仅会扔掉一些没法识别的ENSEMBL，还会把一些转换成NA，一些转换成""，需要特殊处理一下。 [2024-...

引言 最近购买了某商品，其上贴有所谓“海关商品溯源”系统贴纸，使用方法大致如下： 扫描二维码获取url进入系统 输入涂层下口令的末位并验证 但是发现其url包含了所需输入口令的一部分，也就是说它本来就藏在二维码中。 尝试更改url，即可构造出任意密码皆可查询成功的url。 并且可以更改成使原密码无效的url。 简析 查询界面url结构为通用段A+口令末位，服务器根据此返回整个口令，为通用段B+口令末位。 其查询过程即为发送参数包含口令以及输入口令末位的请求，服务器应该是直接根据参数是否匹配返回结果，同时返回的还有此参数的查询次数。 但是通用段不可任意更改，某些值会导致查询失败。 结论 那就有几个可能： 这是设计给假货的盗版系统 这是外包给哪个大学生做的系统 但是东西用着感觉和以前一样，这个系统好像也和以前官方买的一样...... 根本不一样啊喂！