harmonyos2-Augur：单细胞数据中细胞类型的优先级
Augur是R包，对单细胞数据中实验扰动的细胞类型反应进行优先排序。Augur通过量化在分子测量空间中从分子测量单独预测每个细胞实验样本标签（例如，治疗与对照）的难易程度来实现。这是通过为每种细胞类型训练特定机器学习模型来预测每个细胞起源的实验条件来实现的。评估每个细胞类型特定分类器的准确性，为细胞
单细胞数据
当前话题为您枚举了最新的单细胞数据。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
HarmonyOS2单细胞RNA测序数据分析工具包
该工具包提供一系列在网格引擎服务器上运行的流程，用于处理、分析和探索单细胞RNA测序转录组学数据。
功能：
从多个 CellRanger 计数矩阵构建数据集
数据注释辅助机器学习细胞类型分类器训练
双峰去除和数据降维（tSNE、UMAP、力导向图和扩散图）
轨迹分析和交互式 HTML 绘图
批次效
HarmonyOS 2 BatchBench：单细胞 RNA-seq 批量校正方法的比较
BatchBench 提供了一个模块化平台，用于比较单细胞 RNA-seq 数据的批量校正方法。它支持八种流行的方法，并通过计算混合熵、聚类分析、标记基因和 UMAP 嵌入生成等下游分析来评估其性能。
harmonyos2-bindSC单细胞RNA测序、ATAC测序及空间转录组学数据双向整合分析
和声2 bindSC（B i次IN的tegration多组学d ATA选自S英格尔有丝测序技术）是R包单细胞的多组学整合分析，开发并在MDACC维持。bindSC的开发解决单细胞多组学数据集成的挑战，这些数据集成由未配对的细胞组成，具有跨模态的无与伦比的特征测量。除非匹配特征经验，否则以前的方法（例
harmonyos2-FCA_liver用于解码人类胎肝造血的单细胞RNA-seq数据分析工具
harmonyos2-FCA_liver 是用于“解码人类胎肝造血”的所有软件的一个集成包。它基于Popescu、Botting、Stephenson等人于2019年提出的“解码胎儿肝脏造血”的研究方法，已去除了未使用的管道，这些管道仍可在其来源处找到。该数据集提供了一个门户网站，包含一系列管道，用
harmonyos2-CellAnnotationTutorial:本教程的随附代码：使用自动和手动方法注释单细胞转录组图
和声2使用自动和手动方法注释单细胞转录组图谱单细胞转录组学可以在一次实验中分析数千个细胞，并在广泛的组织和生物体中识别新的细胞类型、状态和动态。已经开发了标准实验方案和分析工作流程来从组织创建单细胞转录组图谱。本教程重点介绍如何解释这些数据以识别细胞类型、状态和其他生物相关模式，目的是创建带注释的细
细胞阶段：自创RPG游戏分享
这款RPG游戏是我花了大量心思完成的大作业。虽然它可能有点稚嫩，但它承载着我的心血和努力。
细胞图像区域跟踪和上色
细胞图像处理中，分析细胞特征的前提是得到不同区域并进行特征分析。为此，设计了一个类和相关方法用于跟踪每个区域并填充不同颜色，区域特征可以是外接矩形、像素点个数等。
Visual C++6.0编写的细胞识别统计系统
Visual C++6.0环境下开发的细胞识别统计系统，具备高效的图像处理和数据分析功能。系统能够准确识别细胞图像并进行统计分析，为生物医学研究提供了重要的工具和支持。
Python实现细胞自动机课程设计
细胞自动机是一种离散模型，由规则方格组成，每格处于有限状态。以Python编写的课程设计实现了多种算法，包括Conway的生命游戏和一维元胞自动机。