單細(xì)胞試驗(yàn)記錄 - 專題

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單細(xì)胞試驗(yàn)記錄

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完整的單細(xì)胞分析流程——特征（基因）選擇
背景我們經(jīng)常在探索性分析中使用scRNA-seq數(shù)據(jù)來表征細(xì)胞間的異質(zhì)性绪商。諸如聚類和降維之類的過程會根據(jù)細(xì)胞的基因表達(dá)譜對細(xì)胞進(jìn)行比較捺弦，這涉及...

0.5 麒麟991 0 5
完整的單細(xì)胞分析流程——數(shù)據(jù)標(biāo)化（normalization）
動機(jī) 通常在單細(xì)胞RNA測序數(shù)據(jù)中觀察到文庫之間測序覆蓋率的系統(tǒng)差異膘融。它們通常是由細(xì)胞間的cDNA捕獲或PCR擴(kuò)增效率方面的技術(shù)差異引起的，這歸...

0.3 麒麟991 0 7

完整的單細(xì)胞分析通用流程——從數(shù)據(jù)到可視化
概述本章概述了典型的scRNA-seq分析工作流程的框架（圖1）。隨后將更詳細(xì)地描述每個分析步驟。實(shí)驗(yàn)設(shè)計在開始分析本身之前，對實(shí)驗(yàn)設(shè)計...

2.5 麒麟991 0 6
完整的單細(xì)胞分析流程——理解你的單細(xì)胞分析之?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
背景介紹 Bioconductor項目的主要優(yōu)勢之一在于使用通用數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)诗芜，該數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)跨越R包的相互操作性。用戶應(yīng)該能夠使用來自不...

2.9 麒麟991 2 22
反卷積法推斷bulk RNA數(shù)據(jù)中的細(xì)胞組成
整體思路：細(xì)胞相互作用的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)支配免疫系統(tǒng)與腫瘤細(xì)胞之間的互動埃疫，了解實(shí)體瘤的特定免疫細(xì)胞組成伏恐，對于預(yù)測患者對免疫療法有何反應(yīng)顯得至關(guān)重要。在這...

0.4 麒麟991 2 11
cluster差異基因?qū)ふ壹癎O栓霜、KEGG注釋
library（Seurat） library(dplyr) library(clusterProfiler) library(ggplot2)...

0.2 麒麟991 0 3
seurat對象結(jié)構(gòu)
Seurat slot 對象信息使用標(biāo)準(zhǔn)R函數(shù)可以快速輕松地獲得有關(guān)Seurat對象的摘要信息翠桦。可以使用dim胳蛮，ncol和nrow函數(shù)找到對象的...

1.1 麒麟991 0 16

單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析的概要流程
概述了典型的scRNA-seq分析工作流程的框架（圖1）销凑。圖1：典型的scRNA-seq分析流程的示意圖。每個階段（用虛線分隔）由許多特定步驟...

0.6 麒麟991 4 6
SingleCellExperiment
Bioconductor軟件包SingleCellExperiment提供了SingleCellExperiment類以供使用仅炊。當(dāng)使用依賴于Si...

0.8 麒麟991 1 14
單細(xì)胞分析seurat包學(xué)習(xí)筆記2
不同數(shù)據(jù)集聯(lián)合分析選擇了通過四種技術(shù)產(chǎn)生的人胰島細(xì)胞數(shù)據(jù)集：CelSeq（GSE81076) CelSeq2（GSE85241）斗幼，F(xiàn)luidi...

1.1 麒麟991 4 10