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<title>zepoch's site</title>
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<subtitle>record my lisf</subtitle>
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<updated>2024-12-10T17:53:56.492Z</updated>
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<title>'辛顿的冬与春'</title>
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<published>2024-12-10T04:47:49.000Z</published>
<updated>2024-12-10T17:53:56.492Z</updated>
<summary type="html"><h2 id="零负十字架的人">零、负十字架的人</h2>
<p>1947</summary>
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<title>sceasy转h5ad到rds之后基因名字消失的解决方案</title>
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<published>2024-05-09T08:44:12.000Z</published>
<updated>2024-05-09T09:05:47.048Z</updated>
<summary type="html"><p>最近在做各种各样的物种的单细胞数据清洗，在清洗到某个数据的时候，用sceasy转格式从h5ad到rds，发现了一个问题，基因名字消失了。</p>
<p><img
src="https://raw.githubusercontent.com/zEpoch/imageHom</summary>
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<title>Transformer架构</title>
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<published>2024-05-06T09:55:25.000Z</published>
<updated>2024-07-15T10:40:48.341Z</updated>
<summary type="html"><h2</summary>
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<title>记录一下hexo的博客迁移（物理）</title>
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<published>2024-04-07T12:00:00.000Z</published>
<updated>2024-04-07T07:22:40.196Z</updated>
<summary type="html"><p>换了新的电脑，一直以来自己的博客撰写的地址都是在电脑上面，自己的博客是基于hexo搭建的，所以需要将博客的文件迁移到新的电脑上面，这里记录一下迁移的过程。</p>
<p>直接把</summary>
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<title>换一种UMAP的可视化方式</title>
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<published>2024-01-18T07:55:04.000Z</published>
<updated>2024-01-18T08:11:57.898Z</updated>
<summary type="html"><p>还是大家熟悉的猴脑文章，可能是大家较为熟悉的一张UMAP图片，但是其呈现方式和其他的UMAP图片却是有所不同，它的UMAP图片如下所示，其名字为Voronoi图：</p>
<p><img
src="https://raw.githubusercontent.com/zE</summary>
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<title>换一种空间组的圈细胞可视化方式</title>
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<published>2024-01-16T08:13:23.000Z</published>
<updated>2024-01-16T09:58:56.558Z</updated>
<summary type="html"><p>大多数文章在进行空间转录组细胞可视化的时候，通常会使用 square bin
或是 cellbin，但是究其展示本质，其实还是 square
bin，比如下面的这种，每个细胞的呈现形式是一个</summary>
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<title>杂聊12</title>
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<published>2024-01-04T09:45:21.000Z</published>
<updated>2024-01-08T12:44:37.916Z</updated>
<summary type="html"><p>昨天抽了些时间对博客进行了一些优化，主要是对 butterfly
主题进行升级，由原先的 4.1.1 升级到了现在的 4.12.0。</p>
<p>之后对主题进行了一些个性化的修改，包括不限于：header</summary>
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<title>计算某个区域中细胞的复杂性(2)</title>
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<published>2024-01-03T13:25:23.000Z</published>
<updated>2024-01-03T13:42:20.542Z</updated>
<summary type="html"><p>上一篇帖子提到了猴脑文章中<a
href="https://www.zepoch.cc/2023/959813387.html">某个区域中细胞复杂性的计算</a>，后面又看到一张图，才是发现自己的计算少了一些东西，这里补充一下。</p>
<p>在原文的图四中还有一个图</summary>
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<title>spatial Transcription region deg genemodule heatmap GO analysis</title>
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<published>2024-01-03T02:50:03.000Z</published>
<updated>2024-01-03T02:59:38.953Z</updated>
<summary type="html"><p>After the spatial transcriptome is annotated manually, the regional
annotation information of the spatial group is obtained. At this</summary>
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<title>空间组deg genemodule heatmap go分析</title>
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<published>2024-01-03T02:19:37.000Z</published>
<updated>2024-01-03T02:59:38.962Z</updated>
<summary type="html"><p>空间转录组通过手动划区注释之后，得到空间组的区域注释信息，这个时候我们便是想要得到其差异表达基因的功能注释信息，这里并没有能够通用的脚本，本人仅是提供一种思路，供大家参考。</p>
<p>由于我们的空间组的数据大都是 anndata 的</summary>
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<title>各区域不同细胞类型的统计</title>
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<published>2024-01-02T12:23:57.000Z</published>
<updated>2024-01-02T13:16:41.420Z</updated>
<summary type="html"><p>在处理空间组的数据的时候，很多情况下，我们会根据解剖学知识给某些地方进行区域注释；这块区域的细胞类型则是通过单细胞映射空间组进行的，再进行了手动赋予区域信息以及迁移映射了细胞类型信息之后，则需要对这些进行进行一些可视化以及一些统计分析。</p>
<p>可视化的代码如下，为</summary>
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<title>月度消费总结1</title>
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<published>2024-01-01T11:27:42.000Z</published>
<updated>2024-01-01T11:53:44.824Z</updated>
<summary type="html"><p>人的消费情况，是一个很好的反映人生活状态的指标。消费情况的好坏，直接影响到人的生活质量。所以决定对自己的消费情况进行总结，以此来反映自己的生活状态。</p>
<p>买衣服和吃饭的消费居于较高的位置。</summary>
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<title>Calculate the complexity of cells in a region</title>
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<published>2023-12-29T03:26:11.000Z</published>
<updated>2023-12-29T03:30:22.398Z</updated>
<summary type="html"><p>In some spatial group atlas articles, we often see a picture, which
is to calculate the complexity of cells in a region. We take an</summary>
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<title>计算某个区域中细胞的复杂性</title>
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<published>2023-12-29T02:55:57.000Z</published>
<updated>2023-12-29T03:15:30.747Z</updated>
<summary type="html"><p>在某系空间组图谱文章中，我们经常会看到一种图片，是去计算某个区域中细胞的复杂性，我们以今年在
Cell
上发表的一篇文章为例，来看看如何计算某个区域中细胞的复杂性。文章名字为Single-cell
spatial transcriptome reveals</summary>
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<title>空间转录组不同binsize之间迁移注释</title>
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<published>2023-12-21T03:03:38.000Z</published>
<updated>2023-12-23T09:30:08.024Z</updated>
<summary type="html"><p>在做空间转录组分析的时候，我们大多数会使用两种类型的数据，一种是bin100，bin50此类的数据，还有一种则是cellbin的数据，通常我们会使用
bin100/bin50 这样子的数据去做区域的注释，而</summary>
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<title>杂聊11</title>
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<published>2023-11-30T15:26:28.000Z</published>
<updated>2023-11-30T15:54:41.249Z</updated>
<summary type="html"><p>今天起床就更晚了，但是昨晚却是睡得很是舒适，昨天健身到了十一点多，相信身体确实是累了，所以睡得很是香甜。</p>
<p>今天早上起来，就是在床上躺了一会儿，然后就是起来洗漱，然后就是去研究院。</p>
<p>早上回顾了昨天留下来的一些工作，发现了一些奇妙的科学现象，这很</summary>
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<title>杂聊10</title>
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<published>2023-11-30T03:12:59.000Z</published>
<updated>2023-11-30T03:30:53.163Z</updated>
<summary type="html"><p>回顾一下昨天。</p>
<p>昨天是周三，是要开组会的日子，但是我起晚了，醒来一看手机已然是九点半了，想来他们是已经开始会议了，我却还在被窝，究其原因还是昨晚的熬夜，但这就是另外一回事情了。</p>
<p>起来也没洗漱，也没去那家我常去买早餐的包子铺，穿上衣服匆匆的来了</summary>
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<title>spatial transcriptomics 3d visualization</title>
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<published>2023-11-28T09:39:10.000Z</published>
<updated>2023-11-28T09:46:52.177Z</updated>
<summary type="html"><p>With development of spatial transfriptomics, we can get the spatial
information of gene expression. However, the data is 2D, and it is</summary>
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<title>单细胞随机采样</title>
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<published>2023-11-14T07:39:39.000Z</published>
<updated>2023-11-14T07:50:53.670Z</updated>
<summary type="html"><p>最近单细胞图谱越来越多的涌现，我们经常要用到别人产出的超级高质量的单细胞与自己测的细胞进行比较分析，但是图谱往往具有非常多的细胞数量，正常的计算设备无法带动，以最近发表的Science专刊的单细胞数据为例，动辄便是三四百万的单细胞量级，这个时候我们就需要对数据进行随机采样，</summary>
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<title>rds与h5ad的相互转换</title>
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<published>2023-11-13T09:44:27.000Z</published>
<updated>2023-11-13T12:45:59.026Z</updated>
<summary type="html"><p>之前做过一个 rds 转 h5ad
的教程，现在看来发现有些过于繁琐，且随着时间的发展，也有了更好的方法的出现，所以这里再写一个教程。</p>
<p>新的工具包是 <a</summary>
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