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多样本cellphonedb
2024-10-29
单细胞分析实录(19): 基于CellPhoneDB的细胞通讯分析及可视化 (下篇)
在上一篇帖子中,我介绍了CellPhoneDB的原理.实际操作,以及一些值得注意的地方.这一篇继续细胞通讯分析的可视化. 公众号后台回复20210723获取本次演示的测试数据,以及主要的可视化代码. 所有的数据和结果文件均已打包,下载后直接就能跑下面的代码画图. 下面的代码可以绘制对称热图 (如果你不清楚为啥热图要沿着对角线对称,可以看一下之前的推文) library(tidyverse) library(RColorBrewer) library(scales) pvalues=read.ta
单细胞分析实录(18): 基于CellPhoneDB的细胞通讯分析及可视化 (上篇)
细胞通讯分析可以给我们一些细胞类群之间相互调控/交流的信息,这种细胞之间的调控主要是通过受配体结合,传递信号来实现的.不同的分化.疾病过程,可能存在特异的细胞通讯关系,因此阐明这些通讯关系至关重要. CellPhoneDB配有详实的受配体数据库,其整合了此前的公共数据库,还会手动矫正,以得到更加准确的受配体注释.此外,针对受配体有多个亚基的情况,也进行了注释.下面这张图显示了CellPhoneDB配有的数据库包含多少种分泌蛋白和膜蛋白.蛋白质复合物.受配体关系,以及它们来源于什么数据库. 1.
一个windows下的ddos样本
一个windows下的ddos样本. 加载器 程序运行之后会在临时目录释放出一个256_res.tmp的文件 之后将该文件移动至system32目录下,以rasmedia.dll命名. 删除原文件. 加载开始释放的dll文件,并调用该dll导出的install函数.
locky勒索样本分析
前段时间收到locky样本,分析之后遂做一个分析. 样本如下所示,一般locky勒索的先决条件是一个js的脚本,脚本经过了复杂的混淆,主要用于下载该样本文件并运行,. 解密 样本本身进行了保护,通过ida打开之后只有少量几个函数,如下图所示为样本的入口地址,代码进行了重度的混淆加密.
PHP处理海量样本相似度聚类算法
catalogue . TF-IDF . 基于空间向量的余弦算法 . 最长公共子序列 . 最小编辑距离算法 . similar_text . local sensitive hash 局部非敏感哈希 . SSDEEP Hash . K-means聚类算法 . 二分K-means算法 1. TF-IDF Relevant Link: http://qianxunniao.iteye.com/blog/1831780 2. 基于空间向量的余弦算法 将分词后的词频作为向量分量,将每个文件转化为一个向量
idapython在样本分析中的使用-字符解密
最近接手的一个样本,样本中使用了大量的xor加密,由于本身样本不全,无法运行(好吧我最稀饭的动态调试没了,样本很有意思,以后有时间做票大的分析),这个时候就只好拜托idapython大法了(当然用idc也一样),期间遇到几个问题,遂记录一番. 样本加密的字符如下,很简单,push压栈之后,反复调用sub_1000204D解密. 此时,要写脚本的话,我们希望这个脚本能够足够通用,通常样本中的加密都是由一个函数实现,函数本身实现解密,传入的参数通常是解密字符,和key两个参数(当然肯定也有其他的模式
linux xorddos样本分析2
逆向分析 之后我们通过ida对该样本进行更深入的分析样本的main函数中,一开始会调用函数dec_conf对样本中的大量加密的字符串进行解密,如下图所示.
linux xorddos样本分析1
样本行为 该样本为国庆期间接到的一个应急,发现为今年比较流行的xorddos,遂分析一番. 运行之后,查看进程,可以发现可疑进程ydxrooqtno,以及ppkzkneour. 多次运行发现除了ydxrooqtno之外,其余进程的id,名称一直在改变.
样本、文库、重复、lane、run - 二代测序原理及名词解释
参考: 独占鳌头的Illumina仪器(二代测序篇) HiSeq2000测序原理.流程与仪器 NGS文库制备的方法比较[心得点评] 各种测序文库构建方式 样本:就是待测的DNA.RNA或蛋白序列,样本来源单一的就是单样本,样本来源于多处就是多样本,一般我们测序用的样本都是单样本,但有时候有特殊需求,我们会把一些样本混合在一起测序,也就是多样本测序. 文库:二代三代读长都是有限的,为此我们必须将全长的序列打断成小片段的文库才能进行测序.总的来说,在NGS分析之前,制备RNA或DNA的主要步骤包括:
用2263份证件照图片样本测试how-old.net的人脸识别
上一年也就是这个时候微软根据自己的人脸识别API推出了一个识别照片中人脸年龄和性别的网站--http://how-old.net,小伙伴们各种玩耍,一年后的今天突发"奇想"地想测试一下这个网站的识别情况.正好手里有3万多份标识有身份证信息.性别及照片拍摄时间的证件照(别问我从哪儿弄的,这玩意儿你懂的).今天就写了个脚本来测试一下.测试识别的目标有两个: 性别 年龄 提交数据获得识别结果 寻找接口 首先,查看一下how-old.net的提交接口. 用Chrome查看一下网络请求的情况 查
第二章平稳时间序列模型——ACF和PACF和样本ACF/PACF
自相关函数/自相关曲线ACF AR(1)模型的ACF: 模型为: 当其满足平稳的必要条件|a1|<1时(所以说,自相关系数是在平稳条件下求得的): y(t)和y(t-s)的方差是有限常数,y(t)和y(t-s)的协方差伽马s 除以伽马0,可求得ACF如下: 由于{rhoi}其在平稳条件|a1|<1下求得,所以平稳 0<a1<1则自相关系数是直接收敛到0 -1<a1<0
使用LIBSVM工具实现样本分类预测——MatLab
准备工作: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,下载LIBSVM:(LIBSVM工具相较于MATLAB自带的工具:1).支持多分类及回归(‘-s 0’ ,‘-s 1' -> 多分类'-s 3':'-s 4' -> 回归:'-s 2' -> one-class SVM),matlab自带的仅支持二分类,且不支持回归2).支持核函数种类多样(linear;polynomial;RBF(radial basis function);sigmoi
RNA测序样本检测
常规转录组测序 样品类型:去蛋白并进行DNase处理后的完整总RNA 样品需求量(单次): 植物和真菌样品:≥20 μg: 人.大鼠.小鼠样品:≥5 μg: 其他类型动物:≥10 μg: 原核生物样品:≥5μg. 样品浓度: 植物和真菌样品:≥250 ng/μL: 人.大鼠.小鼠样品:≥65 ng/μL: 其它类型动物样品:≥150 ng/μL: 原核生物样品:≥65 ng/μL. 样品纯度: 真核:OD260/280 =1.8-2.2:OD260/230 ≥2.0: 动物样品:RIN
一个android样本的过保护
前段时间处理一个android样本,样本本身作用不大,但是加了保护,遂做一个过保护的记录 通过dex2jar将dex转为jar文件的时候发现无法成功,通过抛出的异常可知,此处MainActivity:onCreate函数在解析的时候出现了问题. 使用ida打开该dex文件,发现该函数确实进行了加密
一个linux的样本分析
不久前收到的一个linux样本,之前linux平台下的样本见得并不多,正好做个记录. 样本启动之后,会将自身重命名拷贝到/usr/bin下,并删除自身,如此处就将自身文件amdhzbenfi命名为usnfpnglab. 运行中的样本进程.
甲骨文白桃花心木P6 EPPM 8.2项目点提供样本
甲骨文白桃花心木样例代码 除非明确确定,这里的示例代码不是认证或Oracle支持;它只是用于教育或测试的目的. 你必须接受 许可协议下载此示例代码. 接受 许可协议 | 下降 许可协议 的名字 创建/更新 描述 下载 Oracle白桃花心木BPM 11 g工作流示例 2012-4-18 Oracle白桃花心木BPM 11 g 为项目启动工作流代码 ProjectInitiation_2.0_PS4_DemoPackaging.zip 甲骨文白桃花心木P6 EPPM 8.2项目点提供样本
Tesseract-OCR 字符识别---样本训练 [转]
Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别 1.安装Tesseract 从http://code.google
PCA样本数量少于矩阵维数
%test pcaA=[3,7,1,4,1;5,5,2,1,3;4,2,4,5,3];S=cov(A);T=cov(A');[ds,vs]=eig(S)[dt,vt]=eig(T) 样本数量少于矩阵维数,发现[dt,vt]=eig(S)中非零特征值个数总是等于:样本数量-1 其二,用转置来替代的话,暂没有发现什么规律
Tesseract-OCR 字符识别---样本训练
Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别 1.安装Tesseract 从http://code.google
scala学习笔记(四)样本类与模式匹配
访问修饰符 格式:private[x]或protected[x],x指某个所属包.类或单例对象,表示被修饰的类(或方法.单例对象),在X域中公开,在x域范围内都可以访问: private[包名]:在该包名作用域内,被修饰域都能被访问: private[类名]:在该类的作用域,被修饰域都能被访问: private[this]:仅能在包含了定义的同一对象中访问,用于保证同一类中不能被其它对象访问: 例子: package tests{ private[tests] class Test{
XML样本(格式没区别,但是一个有结果 一个没结果)
xml样本01<orderlist> <order> <orderid>1</orderid> <ordernumber>857544544</ordernumber> <orderprice>54</orderprice> <orderprice1>54</orderprice> </order&
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