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苏拉特对RNA的速度 罗勒·库德（Basil Khuder） 介绍 本指南将演示如何结合RNA Velocity分析使用已处理/标准化的Seurat对象。 请记住，尽管Seurat是基于R的，但是所有可用的RNA Velocity软件/软件包都是Python，因此我们将在两者之间来回移动。 我们将使用以下程序： scVelo （用于RNA速度） Velocyto或Kallisto Bustools （产生我们最初的RNA Velocity Object） Anndata （用于操纵我们的RNA Velocity对象） 苏拉特 Samtools-可选（Velocyto将在未排序的.bam上运行Samtools排序） 生成Loom文件 首先，我们将为您在Seurat分析中使用的每个单细胞样本生成织机文件（一种为基因组数据集（例如单细胞）设计的文件格式）。 织机文件不同于您在Seura

大量RNA序列淋巴球 淋巴管内皮细胞的RNA seq数据分析（用肿瘤分泌物组或VEGF-C处理） 命令行的详细列表，用于分析从原始计数到差异表达分析（基于edgeR程序包）和基因集富集分析（使用fgsea和clusterProfiler）的大量RNA测序数据。 还包括用于显示多个关联的热图的代码（heatmap.2和pheatmap程序包）

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RNA_fusion学习笔记.pptx

共识非负矩阵分解（cNMF）v1.2 cNMF是用于从单细胞RNA-Seq（scRNA-Seq）数据推断基因表达程序的分析管道。 它以一个计数矩阵（N个细胞XG基因）作为输入，并生成一个（K x G）个基因表达程序（GEPs）矩阵和一个（N x K）矩阵，该矩阵指定数据中每个细胞的每个程序的用法。 您可以在阅读有关该方法的更多信息。 此外，该论文中的分析还可以在上进行探索和重新执行。 您可以在本README中阅读有关如何运行cNMF管道的更多信息，并可以在随附的和使用示例数据对它进行测试。 从1.1版更新 将用于确定高变异性基因的低均值表达基因的阈值从0.01提高到0.5。 除少数单元格外，一些用户正在识别使用率极低的无法解释的程序。 我们怀疑这是由于包含了在少数细胞中检测到的具有高变异性的基因所致。 在大多数情况下，默认参数的此更改将有助于解决该问题。 更新了NMF的导入，以与>

苏州大学现代统计与生物信息学课程内容，实现RNA-seq流程的报告，使用hisat2+stringtie+ballgown流程

最大计数 用于映射和计数小 RNA 的管道。