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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

圖譜Wordpress 圖譜怎么畫(huà)

最全open graph protocol(開(kāi)放圖譜協(xié)議) 介紹操作指南

1.什么是open graph protocol

公司主營(yíng)業(yè)務(wù):網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、做網(wǎng)站、移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶(hù)真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳,提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開(kāi)放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化,感謝他們對(duì)我們的高要求,感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來(lái)的挑戰(zhàn),讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶(hù)帶來(lái)驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)推出上思免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

2.open graph protocol 的重要性

3.如何設(shè)置open graph protocol

4.測(cè)試調(diào)試open graph protocol

什么是open graph facebook(facebook開(kāi)放圖譜)

Open Graph Protocol(開(kāi)放圖譜協(xié)議),簡(jiǎn)稱(chēng) OG 協(xié)議。它是 Facebook 在 2010 年 F8 開(kāi)發(fā)者大會(huì)公布的一種網(wǎng)頁(yè)元信息(Meta Information)標(biāo)記協(xié)議,屬于 Meta Tag (Meta 標(biāo)簽)的范疇,是一種為社交分享而生的Meta 標(biāo)簽。就是來(lái)標(biāo)注頁(yè)面的類(lèi)型和描述頁(yè)面的內(nèi)容。

說(shuō)了這么久,那么到底是什么呢?看下圖兩個(gè)對(duì)比圖,一個(gè)是有設(shè)置open graph protocol,一個(gè)沒(méi)有,通過(guò)對(duì)比,我們可以看出,有設(shè)置的,會(huì)在頁(yè)面上完美展現(xiàn)出 標(biāo)題/圖片/描述/url等,但是沒(méi)有設(shè)置的就沒(méi)有了,只是一條URL,然后會(huì)顯示標(biāo)題跟圖片URL。兩者一對(duì)比,有設(shè)置OG協(xié)議穩(wěn)穩(wěn)的贏了幾條街了。大家可以自己去隨便分享一下自己網(wǎng)站的鏈接看一看,是否有設(shè)置,或者是使用? 中的structured data 看一下有沒(méi)有,PS 這個(gè)網(wǎng)站還可以檢查自己的網(wǎng)站有什么其他問(wèn)題之類(lèi)的

有設(shè)置OG協(xié)議的

沒(méi)有設(shè)置OG協(xié)議的

為什么需要設(shè)置OG協(xié)議?

看了上圖OG的介紹,我們應(yīng)該知道,SNS是當(dāng)前必不可少的一部分了,如果分享出去的鏈接長(zhǎng)成那個(gè)樣子,想必后面的營(yíng)銷(xiāo)效果也會(huì)大打折扣,所以獨(dú)立站網(wǎng)站應(yīng)該要設(shè)置OG協(xié)議,OG協(xié)議不僅支持Facebook,還支持大部分的SNS,比如twitter,LinkedIn,pinterest等等都是認(rèn)這個(gè)OG協(xié)議的。所以沒(méi)有設(shè)置OG協(xié)議的社交媒體營(yíng)銷(xiāo)者要趕快動(dòng)手搞起來(lái)。

如何設(shè)置open graph protocol

那么要如何設(shè)置呢?

如果你的建站系統(tǒng)是用wordpress,那么直接安裝yoast seo插件就可以了,直接設(shè)置就可以了。

如果是在Shopify中設(shè)置Open Graph標(biāo)簽?zāi)兀?/p>

大多數(shù)Shopify主題從變量中提取OG標(biāo)簽,比如你的標(biāo)題標(biāo)簽為og:title,特色圖片為og:image。您可以通過(guò)Shopify的用戶(hù)界面自定義的唯一標(biāo)簽是全站的og:image。轉(zhuǎn)到? Online Store Themes Customize Theme settings Customize Social media select an appropriate image .設(shè)置即可。

如果是WIX呢?

在Wix中設(shè)置Open Graph標(biāo)簽

Wix從其他變量中提取常見(jiàn)的OG標(biāo)簽,比如頁(yè)面的元標(biāo)題和描述。你可以在 “社交分享 “設(shè)置中自定義每個(gè)頁(yè)面的OG標(biāo)題、描述和圖片。

您還可以設(shè)置自定義全站的OG圖片。進(jìn)入主菜單上的 “設(shè)置””社交分享”。

總的來(lái)說(shuō),Wix添加OG標(biāo)簽超級(jí)簡(jiǎn)單,因?yàn)椴恍枰幋a。

如果是opencart?找你家的程序員搞吧。

測(cè)試調(diào)試open graph protocol 設(shè)置完成OG協(xié)議,接下來(lái)就是要測(cè)試一下是否成功了。使用以下工具進(jìn)行測(cè)試:

Facebook Sharing Debugger

Twitter Card Validator

LinkedIn Post Inspector

如果網(wǎng)站有好幾百個(gè)頁(yè)面了,可以使用? 進(jìn)行檢查,看一看頁(yè)面有什么問(wèn)題之類(lèi),也可以使用其他的SEO工具進(jìn)行檢測(cè)。

求yui的歌曲《you》的吉他譜,最好有指彈譜

YUI?-?YOU

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

轉(zhuǎn)載于lover?編譜人:tsunvun86

這樣的算么

其實(shí)yui吧圖片里有圖譜

單細(xì)胞核轉(zhuǎn)錄組測(cè)序

單細(xì)胞核轉(zhuǎn)錄組測(cè)序(Single Nuclei RNA Sequencing,snRNA-seq):通過(guò)提取樣本單細(xì)胞核,然后分離、標(biāo)記細(xì)胞核,在單細(xì)胞水平研究核基因表達(dá)檢測(cè)的技術(shù)。為腦組織、心臟、腎臟等復(fù)雜組織或一些珍稀 凍存樣品 提供了單細(xì)胞水平研究應(yīng)用平臺(tái),可挖掘更多潛在的致病細(xì)胞類(lèi)型,更易于探討腫瘤細(xì)胞異質(zhì)性和致病機(jī)理。

單細(xì)胞懸液制備過(guò)程往往是造成實(shí)驗(yàn)可變性的主要因素。如何獲得足質(zhì)足量的單細(xì)胞懸液?這是實(shí)驗(yàn)面臨的第一個(gè)難題,特別是那些稀有細(xì)胞或難以解離的細(xì)胞;細(xì)胞核膜相比細(xì)胞膜更為堅(jiān)固,因此,凍存組織細(xì)胞膜破裂后細(xì)胞核則能夠保持完整,由于僅涉及機(jī)械破碎和簡(jiǎn)單的純化,snRNA-seq操作步驟相對(duì)簡(jiǎn)化,便于開(kāi)展實(shí)驗(yàn),其穩(wěn)定性相比scRNA-seq大大提高。

單細(xì)胞核測(cè)序snRNA-seq由于是抽提細(xì)胞核進(jìn)行測(cè)序,所以可以應(yīng)用于凍存的樣本,極大的利用了那些生理病理數(shù)據(jù)清晰的凍存樣本;對(duì)于那些新鮮樣本解離成功率低的樣本;或者是樣本的收集難度大,收集周期長(zhǎng),比如一個(gè)樣本不同階段的評(píng)估,或者根據(jù)治療結(jié)果決定前端樣本是否入組等情況;亦或是細(xì)胞體積大,形狀不規(guī)則的樣本都可以用snRNA-seq來(lái)解決。

因?yàn)榻M織可以直接從凍存狀態(tài)開(kāi)始抽核,此狀態(tài)下細(xì)胞轉(zhuǎn)錄活動(dòng)已經(jīng)被抑制并固定,因此不會(huì)再發(fā)生轉(zhuǎn)錄狀態(tài)改變,結(jié)果真實(shí)性提高。

直接對(duì)細(xì)胞進(jìn)行機(jī)械法或者化學(xué)法破碎,不會(huì)引入解離偏好性,理論上來(lái)講所有細(xì)胞類(lèi)型都能得到回收,能夠獲得更加完整和全面的細(xì)胞圖譜。

雖然有一些比較單細(xì)胞RNA測(cè)序(scRNA-seq)和單細(xì)胞核(snRNA-seq)測(cè)序的研究表明,轉(zhuǎn)錄本在整個(gè)細(xì)胞和細(xì)胞核中的表達(dá)程度相當(dāng);理論上來(lái)講,缺失了細(xì)胞質(zhì)中的RNA分子,snRNA-seq在鑒定細(xì)胞轉(zhuǎn)錄狀態(tài)中可能不如scRNA-seq,同時(shí)由于細(xì)胞核中帶有polyA尾的成熟mRNA比例更低,因此對(duì)于某些樣本而言,采用snRNA-seq每個(gè)細(xì)胞核中檢測(cè)到的基因可能會(huì)有偏少的風(fēng)險(xiǎn),不利于細(xì)胞亞型的鑒定。

雖然snRNA-seq能夠獲得更加全面完整的細(xì)胞類(lèi)型,但是對(duì)于某些細(xì)胞類(lèi)型的獲得比例不如scRNA-seq,主要表現(xiàn)為免疫細(xì)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).

以上這篇文章對(duì)8個(gè)腫瘤類(lèi)型,同時(shí)進(jìn)行scRNA-seq和snRNA-seq,結(jié)果發(fā)現(xiàn):scRNA-seq數(shù)據(jù)中神經(jīng)嵴、神經(jīng)內(nèi)分泌細(xì)胞大幅度減少、實(shí)質(zhì)細(xì)胞大幅度減少;snRNA-seq數(shù)據(jù)中T細(xì)胞大幅度減少、B細(xì)胞和NK細(xì)胞消失、內(nèi)皮細(xì)胞、上皮細(xì)胞增加。

這里主要講一下核mRNA和細(xì)胞mRNA的區(qū)別:在細(xì)胞和里面主要有大量的pre-mRNA,這部分有內(nèi)含子信息。一般的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)是PBMC內(nèi)含子比對(duì)上的約為20%,核轉(zhuǎn)錄組45%。

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要理解這個(gè)過(guò)程,需要了解意向mRNA的形成和核運(yùn)輸?shù)幕緳C(jī)制。同時(shí)要知道被我們捕獲的PolyA是什么時(shí)候加到3‘端的。這里推薦閱讀《基因X》。

然后我們看看文章里面是如何做的:

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考慮到核mRNA的差異,在下游分析的時(shí)候還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).

雖然單細(xì)胞核的平均表達(dá)譜與單個(gè)細(xì)胞的平均表達(dá)譜高度相關(guān)(Pearson r=0.87),但在細(xì)胞核(如lncRNAs Malat1和Meg3)或細(xì)胞(線(xiàn)粒體基因Mt-nd1、Mt-nd2、Mt-nd4、Mt-nd4)中表達(dá)顯著較高的基因(如lncRNAs Malat1和Meg3)或細(xì)胞(線(xiàn)粒體基因Mt-nd1、Mt-nd2、Mt-nd4、Mt-cytb)與已知的核與非核的明顯富集相一致。

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單細(xì)胞核測(cè)序能不能測(cè)到 線(xiàn)粒體基因? 讓我們看一個(gè)實(shí)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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