Bulk RNA-seq batch correction with pyComBat: remove batch effects from merged cohorts, export corrected matrices, and benchmark visualizations.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
القائمة
جمع SkillsMP عدد ١٦ من skills من omicverse/omicclaw. افتح أي skill لمراجعة مصدره وتفاصيله.
عرض ١٦ من أصل ١٦ skills مجمعة.
Bulk RNA-seq batch correction with pyComBat: remove batch effects from merged cohorts, export corrected matrices, and benchmark visualizations.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Bulk RNA-seq DEG pipeline: gene ID mapping, DESeq2 normalization, statistical testing, volcano plots, and pathway enrichment in OmicVerse.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
PyDESeq2 differential expression: ID mapping, DE testing, fold-change thresholding, and GSEA enrichment visualization in OmicVerse.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Turn bulk RNA-seq cohorts into synthetic single-cell datasets using omicverse's Bulk2Single workflow for cell fraction estimation, beta-VAE generation, and quality control comparisons against reference scRNA-seq.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Extend scRNA-seq developmental trajectories with BulkTrajBlend by generating intermediate cells from bulk RNA-seq, training beta-VAE and GNN models, and interpolating missing states.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
WGCNA co-expression network: soft-threshold, module detection, eigengenes, hub genes, and trait correlation in OmicVerse.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Gene set enrichment analysis with correct geneset format handling. Critical guidance for loading pathway databases and running enrichment in OmicVerse.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
OmicVerse plotting: volcano, venn, boxplot, embedding, density, dotplot, convex hull, stacked bar, and Forbidden City color palettes.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Cell type annotation: SCSA, MetaTiME, CellVote consensus, CellMatch, GPTAnno, weighted KNN label transfer in OmicVerse.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
CellPhoneDB v5 ligand-receptor analysis, cell-cell communication networks, and CellChat-style visualization in OmicVerse.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Single-cell clustering (Leiden, Louvain, scICE, GMM), batch correction (Harmony, scVI, BBKNN, Combat), topic modeling, and cNMF in OmicVerse.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Single-cell QC, normalization, HVG detection, PCA, neighbor graph, UMAP/tSNE embedding pipelines in OmicVerse (CPU/GPU).
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Map scRNA-seq atlases onto spatial transcriptomics slides using omicverse's Single2Spatial workflow for deep-forest training, spot-level assessment, and marker visualisation.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Spatial transcriptomics: Visium/HD, Stereo-seq, Slide-seq preprocessing (crop, rotate, cellpose), deconvolution (Tangram, cell2location, Starfysh), clustering (GraphST, STAGATE), integration, trajectory, communication.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
TCGA bulk RNA-seq preprocessing with pyTCGA: GDC sample sheets, expression archives, clinical metadata, Kaplan-Meier survival analysis, and annotated AnnData export.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Foundation model workflows: scGPT, Geneformer, UCE, CellPLM cell embedding, annotation, integration via ov.fm unified API. 22 models.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية