远程服务器运行matlab代码银河-M 代谢组学工具 此处存储的文件夹对应于在标准Galaxy安装中找到的文件夹。 包括用于代谢组学分析的工具文件（原始代码和.xml包装程序）以及有效安装的Galaxy的Galaxy配置文件。 并非所有配置文件都已更改，但为了完整起见，此处都包含了所有配置文件。 这些文件经过测试的Galaxy版本来自Github的Master分支：commit c429777c93680dcee449fe410f5360afbe673758。 GigaScience出版物使用的MI-Pack版本是Github commit：06ce0ace643ee1cf1d27550769a5272b7ea50825 可用性和要求 ###编程语言（给定的版本用于开发，其他版本也可能兼容）： -（注意：MATLAB Runtime是一组独立的共享库，可在未安装MATLAB的计算机上执行已编译的MATLAB应用程序或组件。每个都包含大多数工具的可执行文件） （可选：工具的开发和使用） （可选：ftool的开发和使用） ＃＃＃其他需求： ＃＃＃执照： ###非学术界使用的任何限制： 使用

Cellomics数据的分析和可视化。 正如在： 自然方法，2013 人类多能干细胞因子React性和谱系诱导偏倚的高通量指纹识别Emanuel JP Nazareth、Joel EE Ostblom、Petra B. Lücker、3、Shreya Shukla、Manuel M. Alvarez、Steve KW Oh、Ting Yin、Peter W. Zandstra

MRIcroGL 是一款免费、开源的轻量级软件； dicom格式转换为nifti， 直接将dcm文件夹拖至软件中；打开也可以使用同样的操作； 勾画ROI时可以使用不同颜色标记不同感兴趣区；保存时点击Draw-Save VOI-生成mask文件

Slicer-5.0.2-win-amd64.exe 开源医学影像分析和可视化平台。 从功能层面，它提供非常丰富的交互和可视化界面，你可以用它导入医学影像，然后进行影像的分割、重建、配准、标记点选择、测量等等操作。它本身提供了非常多的模块，比如优秀的配准模块、齐全的交互分割和重建模块、图像的重采样、裁剪、滤波等各种操作。 如果自带的功能满足不了你的需求，还可以安装插件，如下图插件平台有上百个开源插件，支持各种高级处理；如果仍然找不到你需求的内容，那么你还可以自己写插件，满足自己的特定需求。

scNym-用于单细胞分类的半监督对抗神经网络 scNym是一个神经网络模型，用于根据单细胞分析数据（例如scRNA-seq）预测细胞类型，并从这些模型中得出细胞类型表示形式。 尽管细胞类型分类是主要的用例，但是这些模型可以将单个细胞概况映射到任意输出类别（例如实验条件）。 我们已经在Genome Research的最新论文中详细描述了scNym 。 如果您发现此工具有用，请引用我们的工作。 我们也有一个研究网站，介绍scNym简报- 用于单细胞分类的半监督对抗神经网络。 雅各布·金梅尔（Jacob C.Kimmel）和大卫·凯利（David R.Kelley）。 基因组研究。 2021. doi： ： BibTeX @article{kimmel_scnym_2021, title = {Semi-supervised adversarial neural networ

python语言生物信息多组学大数据深度挖掘与论文整理技巧实战培训班 各企事业单位： Python是近几年最受欢迎人工智能编程语言。未来，Python也一定会是最受欢迎的编程语言之一。随着高通量测序以及生物信息学的发展，python语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的生物数据分析者与科研团队不可或缺的人才，除了对生物学数据有独特的理解外，还需具备对生物大数据深度挖掘与分析能力。因此，为辅助提高生命科学研究工作者的生物数据深度挖掘与可视化技能以及论文SCI论文整理能力，我们举办了本次python语言与生物信息学培训班，通过本次培训让各位科研工作者了解python语言的每个元件，如何对这些基本元件进行组装，如何将思想转化为代码，如何将代码应用于生物大数据分析。本次会议我们从生信库中精选一些python代码，进行实际操作演练，包括python语言精髓部分讲解、编写python代码、利用python语言分析生物学数据、利用python语言绘制部分SCI图片。通过本次培训，使学员能够掌握python代码的编写思路进而可以独立进行生物学数据的挖掘，提高学员数据分析技能，增强论文整理技巧，助力科研。

GSPLS 小样本的多组学数据中基因型与表型的联系 我的代码由六个R文件组成，每个文件的代码功能如下：1.GeneAnalysis.R 基因数据预处理，将Affymetric探针名称转换为Gene Symbol，如果存在相同的基因名称，则取基因表达的平均值。 2.SNPDataAnalysis.R SNP数据预处理，遗漏值不超过10％，且最频繁的数据应小于10％，然后过滤等位基因频率<0> 0.2）。 基因-基因网络通过SPICI聚类算法（ ）进行聚类 4.group-spls.R由于基因数量众多，因此获得

大数据-算法-非小细胞肺癌生物标志物的定量蛋白质组学研究.pdf

MetNormalizer 安装 您可以从安装MetNormalizer 。 # Install `MetNormalizer` from GitHub if ( ! require( devtools )){ install.packages( " devtools " ) } devtools :: install_github( " jaspershen/MetNormalizer " ) 我们使用demoData包中的演示数据来演示如何使用MetNormalizer 。 请先安装它。 devtools :: install_github( " jaspershen/demoData " ) 用法 演示数据 library( demoData ) library( MetNormalizer ) path <- system.file( " MetNormalizer " ,

metPath 关于 metPath是一个R包，用于对脂质组学数据进行绝对定量。 安装 您可以从安装metPath 。 if ( ! require( devtools )){ install.packages( " devtools " ) } devtools :: install_github( " jaspershen/metPath " ) 用法 请参阅“页面以获取metPath的说明。 需要帮忙？ 如果您有任何quesitions metPath ，请不要犹豫，给我发电子邮件（ ）。 引文 如果您在出版物中使用metPath，请引用该出版物： X.Shen，R.Wang，X.Xiong，Y.Yin，Y.Cai，Z.Ma，N.Liu和Z.-J. Zhu *（通讯作者），基于代谢React网络的非目标代谢组学的递归代谢物注释，Nature Communications，20