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使用最先进的机器学习模型预测蛋白质结构。这涵盖云 API、本地安装和结果解释。
从 AlphaFold 蛋白质结构数据库下载并分析 AlphaFold 预测的蛋白质结构。
构建空间邻居图以进行基于连通性的分析。
在空间转录组数据中提取特征并分割组织图像。
分析多模式单细胞数据，其中每个细胞进行多次测量。
整合多个 scRNA-seq 数据集以消除批次效应，同时保留生物变异。
RNA-seq 特定的 QC 指标超出了一般读取质量。
差异表达前计数矩阵的质量控制和探索性分析。
使用伪比对 (kallisto) 或选择性比对 (Salmon) 直接从 FASTQ 读取中量化转录本丰度。
