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智慧方案

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用单细胞数据绘制癌症的免疫抗性 该资源提供了Jerby-Arnon等人研究中开发的代码。 “黑色素瘤生态系统的单细胞RNA-seq揭示了与免疫疗法临床结果相关的T细胞排斥的来源” 。 它重现了这项研究的关键结果，可用于其他单细胞研究人群，探索癌症中的细胞相互作用。 要求 R（已在R版本3.4.0（2017-04-21）中进行测试-“您愚蠢的黑暗”）。 R库：scde，matrixStats，plotrix，plyr，ppcor，生存，ROCR，Hmisc，rms，mixtools，lme4，lmerTest 数据 数据在 （ ImmRes_Rfiles.zip ）中提供。 在门户网站中，您还将找到已处理的单细胞以及。 快速开始 为了重现Jerby-Arnon等人报道的结果。 从下载ImmRes_Rfiles.zip 。 解压缩文件，然后将结果数据目录移动到ImmuneResistanc

利用MOD13A2 NDVI、中国植被图、太阳总辐射值及温湿度等数据，计算出光合有效辐射（APAR）；根据区域蒸散模型，模拟水分胁迫因子；将光合有效辐射和实际光能利用率输入CASA模型，计算得到国家生态屏障区1km分辨率植被净初级生产力数据集（2000-2015年）。经过比较，数据结果与2000、2005、2010、2015年的MOD17A3 NPP数据具有较好的一致性。本数据集为2000-2015年每年的NPP栅格数据，投影坐标系为WGS_1984_Albers，空间分辨率为1 km，单位是gC/m²。

2001-2010年西藏生态系统碳蓄积量数据集。该数据集包括：（1）2001年、2005年、2010年西藏地区碳蓄积数据（单位：吨碳/栅格）；（2）2001-2010年由于碳密度变化引起的碳蓄积量变化数据；（3）2001-2010年由于土地利用变化引起的的碳蓄积量变化数据。

介绍 新的全球生态系统动力学调查于2018年12月5日启动，正在国际空间站产生高分辨率激光收集森林周围树冠高度，树冠垂直结构和表面标高的3D数据。 由于它每天都在收集数据，因此稳定且快速的平台至关重要。 因此， pyGEDI库是用Python开发的，因为它可以利用多个CPU和GPU，并受C和支持。 pyGEDI为GEDI产品的数据提取，分析，处理和可视化提供了高性能，较低的认知负担以及更清晰，更透明的代码。 包装概述 pyGEDI在一个包中具有用于可视化，处理，分析和数据提取的多种功能。 pyGEDI软件包包含以下功能： 与NASA服务器的连接。 下载GEDI数据。 剪裁您的特定区域。