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YUI - YOU
为滕州等地区用户提供了全套网页设计制作服务,及滕州网站建设行业解决方案。主营业务为网站制作、做网站、滕州网站设计,以传统方式定制建设网站,并提供域名空间备案等一条龙服务,秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求,就会得到认可,从而选择与我们长期合作。这样,我们也可以走得更远!
Intro:
G A F#m Bm
Em A Bm
G A F#m Bm
Em A D
Verse:
G A D
G A Bm
G A D (x2)
Pre-Chorus:
Bm A G (x2)
A
Chorus:
G A D Bm
G F# Bm A
G A D Bm
G A D
Instrumental:
G A F#m Bm
Em A D
repeat Verse
repeat Pre-Chorus
repeat Chorus
Bridge:
Em F#m G A (x2)
repeat Chorus
G A D
Outro:
G A F#m Bm
Em A Bm
G A F#m Bm
Em A D
Transcribed by,
tsunvun86 @ wordpress
转载于lover 编谱人:tsunvun86
这样的算么
其实yui吧图片里有图谱
1.什么是open graph protocol
2.open graph protocol 的重要性
3.如何设置open graph protocol
4.测试调试open graph protocol
什么是open graph facebook(facebook开放图谱)
Open Graph Protocol(开放图谱协议),简称 OG 协议。它是 Facebook 在 2010 年 F8 开发者大会公布的一种网页元信息(Meta Information)标记协议,属于 Meta Tag (Meta 标签)的范畴,是一种为社交分享而生的Meta 标签。就是来标注页面的类型和描述页面的内容。
说了这么久,那么到底是什么呢?看下图两个对比图,一个是有设置open graph protocol,一个没有,通过对比,我们可以看出,有设置的,会在页面上完美展现出 标题/图片/描述/url等,但是没有设置的就没有了,只是一条URL,然后会显示标题跟图片URL。两者一对比,有设置OG协议稳稳的赢了几条街了。大家可以自己去随便分享一下自己网站的链接看一看,是否有设置,或者是使用 中的structured data 看一下有没有,PS 这个网站还可以检查自己的网站有什么其他问题之类的
有设置OG协议的
没有设置OG协议的
为什么需要设置OG协议?
看了上图OG的介绍,我们应该知道,SNS是当前必不可少的一部分了,如果分享出去的链接长成那个样子,想必后面的营销效果也会大打折扣,所以独立站网站应该要设置OG协议,OG协议不仅支持Facebook,还支持大部分的SNS,比如twitter,LinkedIn,pinterest等等都是认这个OG协议的。所以没有设置OG协议的社交媒体营销者要赶快动手搞起来。
如何设置open graph protocol
那么要如何设置呢?
如果你的建站系统是用wordpress,那么直接安装yoast seo插件就可以了,直接设置就可以了。
如果是在Shopify中设置Open Graph标签呢?
大多数Shopify主题从变量中提取OG标签,比如你的标题标签为og:title,特色图片为og:image。您可以通过Shopify的用户界面自定义的唯一标签是全站的og:image。转到 Online Store Themes Customize Theme settings Customize Social media select an appropriate image .设置即可。
如果是WIX呢?
在Wix中设置Open Graph标签
Wix从其他变量中提取常见的OG标签,比如页面的元标题和描述。你可以在 “社交分享 “设置中自定义每个页面的OG标题、描述和图片。
您还可以设置自定义全站的OG图片。进入主菜单上的 “设置””社交分享”。
总的来说,Wix添加OG标签超级简单,因为不需要编码。
如果是opencart?找你家的程序员搞吧。
测试调试open graph protocol 设置完成OG协议,接下来就是要测试一下是否成功了。使用以下工具进行测试:
Facebook Sharing Debugger
Twitter Card Validator
LinkedIn Post Inspector
如果网站有好几百个页面了,可以使用 进行检查,看一看页面有什么问题之类,也可以使用其他的SEO工具进行检测。
单细胞核转录组测序(Single Nuclei RNA Sequencing,snRNA-seq):通过提取样本单细胞核,然后分离、标记细胞核,在单细胞水平研究核基因表达检测的技术。为脑组织、心脏、肾脏等复杂组织或一些珍稀 冻存样品 提供了单细胞水平研究应用平台,可挖掘更多潜在的致病细胞类型,更易于探讨肿瘤细胞异质性和致病机理。
单细胞悬液制备过程往往是造成实验可变性的主要因素。如何获得足质足量的单细胞悬液?这是实验面临的第一个难题,特别是那些稀有细胞或难以解离的细胞;细胞核膜相比细胞膜更为坚固,因此,冻存组织细胞膜破裂后细胞核则能够保持完整,由于仅涉及机械破碎和简单的纯化,snRNA-seq操作步骤相对简化,便于开展实验,其稳定性相比scRNA-seq大大提高。
单细胞核测序snRNA-seq由于是抽提细胞核进行测序,所以可以应用于冻存的样本,极大的利用了那些生理病理数据清晰的冻存样本;对于那些新鲜样本解离成功率低的样本;或者是样本的收集难度大,收集周期长,比如一个样本不同阶段的评估,或者根据治疗结果决定前端样本是否入组等情况;亦或是细胞体积大,形状不规则的样本都可以用snRNA-seq来解决。
因为组织可以直接从冻存状态开始抽核,此状态下细胞转录活动已经被抑制并固定,因此不会再发生转录状态改变,结果真实性提高。
直接对细胞进行机械法或者化学法破碎,不会引入解离偏好性,理论上来讲所有细胞类型都能得到回收,能够获得更加完整和全面的细胞图谱。
虽然有一些比较单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单细胞核(snRNA-seq)测序的研究表明,转录本在整个细胞和细胞核中的表达程度相当;理论上来讲,缺失了细胞质中的RNA分子,snRNA-seq在鉴定细胞转录状态中可能不如scRNA-seq,同时由于细胞核中带有polyA尾的成熟mRNA比例更低,因此对于某些样本而言,采用snRNA-seq每个细胞核中检测到的基因可能会有偏少的风险,不利于细胞亚型的鉴定。
虽然snRNA-seq能够获得更加全面完整的细胞类型,但是对于某些细胞类型的获得比例不如scRNA-seq,主要表现为免疫细胞。
Slyper, M., Porter, C.B.M., Ashenberg, O. et al. A single-cell and single-nucleus RNA-Seq toolbox for fresh and frozen human tumors. Nat Med 26, 792–802 (2020).
以上这篇文章对8个肿瘤类型,同时进行scRNA-seq和snRNA-seq,结果发现:scRNA-seq数据中神经嵴、神经内分泌细胞大幅度减少、实质细胞大幅度减少;snRNA-seq数据中T细胞大幅度减少、B细胞和NK细胞消失、内皮细胞、上皮细胞增加。
这里主要讲一下核mRNA和细胞mRNA的区别:在细胞和里面主要有大量的pre-mRNA,这部分有内含子信息。一般的数据经验是PBMC内含子比对上的约为20%,核转录组45%。
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要理解这个过程,需要了解意向mRNA的形成和核运输的基本机制。同时要知道被我们捕获的PolyA是什么时候加到3‘端的。这里推荐阅读《基因X》。
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然后我们看看文章里面是如何做的:
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考虑到核mRNA的差异,在下游分析的时候还是有一些需要注意的地方的。
Habib, N., Avraham-Davidi, I., Basu, A. et al. Massively parallel single-nucleus RNA-seq with DroNc-seq. Nat Methods 14, 955–958 (2017).
虽然单细胞核的平均表达谱与单个细胞的平均表达谱高度相关(Pearson r=0.87),但在细胞核(如lncRNAs Malat1和Meg3)或细胞(线粒体基因Mt-nd1、Mt-nd2、Mt-nd4、Mt-nd4)中表达显著较高的基因(如lncRNAs Malat1和Meg3)或细胞(线粒体基因Mt-nd1、Mt-nd2、Mt-nd4、Mt-cytb)与已知的核与非核的明显富集相一致。
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单细胞核测序能不能测到 线粒体基因? 让我们看一个实例:
Al-Dalahmah, O., Sosunov, A.A., Shaik, A. et al. Single-nucleus RNA-seq identifies Huntington disease astrocyte states. acta neuropathol commun 8, 19 (2020).
Nuclei with percent exonic reads from all reads in the range of 25–75% were included. Nuclei with percent mitochondrial reads aligning to mitochondria genes of more than 14% were excluded. Genes were filtered by keeping features with 10 counts per row in at least in 31 cells.
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