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圖書
252 次
人類細(xì)胞圖譜的計(jì)算技術(shù)之兩種細(xì)胞類型注釋和鑒定方法的介紹
2024-12-2
HCA項(xiàng)目于2016年啟動(dòng),已經(jīng)對(duì)數(shù)億個(gè)單細(xì)胞進(jìn)行了分析,發(fā)表了約440項(xiàng)研究,建立了數(shù)十個(gè)濕實(shí)驗(yàn)室和計(jì)算程序。眾所周知,在研究人員收集單細(xì)胞數(shù)據(jù)并將其細(xì)化為細(xì)胞圖譜的過程中,一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)是
263 次
文獻(xiàn)解讀:一個(gè)正常的人類細(xì)胞類型的DNA甲基化圖譜
2024-12-2
期刊:Nature影響因子:50.5主要技術(shù):WGBS導(dǎo)語DNA甲基化是控制基因表達(dá)和染色質(zhì)組織的基本表觀遺傳標(biāo)記,因此為細(xì)胞身份和發(fā)育過程提供了一個(gè)窗口。目前的數(shù)據(jù)集通常只包括一小部分甲基化位點(diǎn),
168 次
阿爾茨海默病神經(jīng)免疫相互作用的空間分析
2024-11-29
探索Cell DIVE循環(huán)染色成像解決方案和 Aivia 人工智能圖像分析的強(qiáng)大功能,揭示腦組織中的神經(jīng)免疫相互作用阿爾茨海默。ˋD)是一種復(fù)雜的神經(jīng)退行性疾病,以神經(jīng)纖維纏結(jié)、β-淀粉樣蛋白斑
300 次
人類細(xì)胞圖譜計(jì)劃草圖第一版之神經(jīng)系統(tǒng)細(xì)胞圖譜的介紹
2024-11-27
人類細(xì)胞圖譜(Human Cell Atlas, HCA)聯(lián)盟成立于2016年,旨在構(gòu)建人體每一個(gè)細(xì)胞的生物圖譜。自2017年發(fā)布白皮書以來,該聯(lián)盟已發(fā)展成為一個(gè)擁有102個(gè)國家3600多名成員的全球網(wǎng)絡(luò),為18個(gè)生物
237 次
如何提高3D類器官成像和分析工作流程的效率
2024-10-28
了解如何利用集常規(guī)顯微鏡、高速成像和AI分析于一體的簡化工作流程對(duì)具有挑戰(zhàn)性的3D樣本進(jìn)行成像和分析類器官模型已經(jīng)改變了生命科學(xué)研究,但優(yōu)化圖像分析協(xié)議仍然是一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。本次網(wǎng)絡(luò)研討
326 次
空間生物學(xué)研究指南(上篇)
2024-10-25
空間生物學(xué)簡介測序技術(shù)、質(zhì)譜技術(shù)、多組學(xué)方法、成像技術(shù)和人工智能分析技術(shù)的進(jìn)步,大大提高了從生物樣本(尤其是人體組織)中獲取信息的深度。這些相互關(guān)聯(lián)的工具及其提供的不同見解,催生了
210 次
案例集錦:熒光壽命的成像圖庫
2024-10-21
使用 STELLARIS 共聚焦平臺(tái)進(jìn)行 TauSense 和 FLIM 分析共聚焦顯微鏡技術(shù)依賴于熒光探針的有效激發(fā)以及由熒光過程所發(fā)射的光子的高效收集。熒光特性之一是其發(fā)射波長(即熒光團(tuán)的光譜特征)。另一
406 次
發(fā)育生物學(xué)顯微成像案例集錦
2024-9-20
利用徠卡顯微系統(tǒng)儀器探索復(fù)雜生物體的發(fā)育過程發(fā)育生物學(xué)探索復(fù)雜生物體從胚胎到成年的發(fā)育過程,以詳細(xì)了解疾病的起源。圖庫的這一類別顯示有關(guān)發(fā)育生物學(xué)的圖像,即通常以昆蟲、蠕蟲、動(dòng)物和
624 次
激光熒光植物應(yīng)用譜圖研究
2024-6-14
Fluorescence Scheimpflug LiDAR developed for the three-dimension profiling of plantsHONGZE LIN,1 YAO ZHANG,1 AND LIANG MEI2,*1School of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hang
1216
次
PEAKS Online DIA譜圖庫與direct Database整合分析詳解
2024-3-22
摘要數(shù)據(jù)非依賴采集(DIA)質(zhì)譜法的發(fā)展是為了提高復(fù)雜數(shù)據(jù)集中蛋白質(zhì)鑒定的重現(xiàn)性。PEAKS提供專門的DIA數(shù)據(jù)分析工作流,其中包括譜圖庫搜索(SL search)和數(shù)據(jù)庫搜索(DB search)算法,這些算法
1452
次
使用SBC ToolBox 單細(xì)胞抖動(dòng)圖模塊美化差異marker基因
2023-11-28
使用SBC ToolBox單細(xì)胞抖動(dòng)圖模塊美化你的單細(xì)胞差異marker基因。登錄scRNAJitter 模塊的兩種方式a) 直接登錄:https://www4.shbiochip.com/V2023/SCTP/scvl/b) 導(dǎo)航頁面登錄:登錄SBC ToolBox點(diǎn)
1259
次
微計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)(Micro-CT)的原理及優(yōu)勢(shì)
2023-11-14
Micro-CT(micro computed tomography,微計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)),也稱顯微CT、微焦點(diǎn)CT或者微型CT,是一種非破壞性的3D成像技術(shù),能夠在不破壞樣本的情況下清楚了解樣本的內(nèi)部顯微結(jié)構(gòu)。與臨床C
888 次
中科院腦智中心孫衍剛組鼠癢覺相關(guān)的神經(jīng)動(dòng)力學(xué)圖詳解
2023-11-3
2023年10月31日,由中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心(神經(jīng)科學(xué)研究所)、神經(jīng)科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的孫衍剛研究組在《Cell Reports》雜志在線發(fā)表了題題為“An Atlas of Itch-Associ
1373
次
SBC ToolBox在Small RNA-seq定量數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用(下)
2023-10-17
Small RNA-seq數(shù)據(jù)量那么少,又不需要重新比對(duì)定量,簡簡單單的做個(gè)差異分析、畫個(gè)圖(火山圖、heatmap)、PCA、相關(guān)性計(jì)算、篩選下差異基因、預(yù)測下miRNA的靶基因,靶基因GO&KEGG注釋,使用
1274
次
SBC ToolBox在Small RNA-seq定量數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用(上)
2023-10-17
Small RNA-seq數(shù)據(jù)量那么少,又不需要重新比對(duì)定量,簡簡單單的做個(gè)差異分析、畫個(gè)圖(火山圖、heatmap)、PCA、相關(guān)性計(jì)算、篩選下差異基因、預(yù)測下miRNA的靶基因,靶基因GO&KEGG注釋,使用
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次
ToolBox在差異分析中火山圖上標(biāo)記基因并局部放大的方法
2023-10-17
在差異分析中,我們有時(shí)會(huì)著重關(guān)注上調(diào)/下調(diào)差異基因,并會(huì)在火山圖上標(biāo)注感興趣的基因。借助SBC ToolBox在線繪圖工具,我們可以在火山圖上標(biāo)注基因,并將指定區(qū)域放大展示;鹕綀D登錄站點(diǎn):ht
306 次
糖基化修飾組學(xué):從定性到定量揭示糖基化修飾的全景圖
2023-9-13
蛋白質(zhì)是細(xì)胞中最重要的功能分子之一,研究蛋白質(zhì)的修飾對(duì)于深入了解其生物學(xué)功能具有重要意義。其中,糖基化修飾作為一種常見而重要的蛋白質(zhì)修飾方式備受研究者關(guān)注。糖基化修飾組學(xué)是一種綜合
1498
次
難治性癲癇患兒潛在的腦語言重組fNIRS腦電圖和fMRI比較
2023-8-7
01研究背景使用功能磁共振成像(fMRI)和功能近紅外光譜(fNIRS)等非侵入性技術(shù)對(duì)難治性癲癇患者進(jìn)行手術(shù)候選性調(diào)查,以評(píng)估術(shù)前語言側(cè)化。然而,這些技術(shù)的臨床價(jià)值仍然不清楚,特別是在兒科人群。
662 次
中醫(yī)九種體質(zhì)的紅外熱圖特征
2023-6-8
中醫(yī)將人的體質(zhì)大體分為九類,即:1.平和體質(zhì)--健康派;2.氣虛體質(zhì)---氣短派;3.陽虛體質(zhì)--怕冷派;4.陰虛體質(zhì)---缺水派;5.痰濕體質(zhì)---痰派;6.濕熱體質(zhì)--長痘派;7.氣郁體質(zhì)---郁悶派;8.血瘀
1021
次
希爾博士教程系列:如何做好文獻(xiàn)中的NTA粒徑濃度圖詳解
2023-5-29
前言Dr.Cell實(shí)驗(yàn)室在檢測外泌體NTA,提供NTA鑒定報(bào)告時(shí),經(jīng)常會(huì)被問到:你們可以提供文獻(xiàn)中的粒徑濃度分布圖么?文獻(xiàn)中的粒徑濃度分布圖怎么做的?……今天就和小希一起來Get新技能
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