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最全open graph protocol（开放图谱协议） 介绍操作指南

1.什么是open graph protocol

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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。

求yui的歌曲《you》的吉他谱，最好有指弹谱

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

转载于lover 编谱人：tsunvun86

这样的算么

其实yui吧图片里有图谱

单细胞核转录组测序

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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