要解決問題2022.04.05

1茫舶、多樣本讀取與創(chuàng)建對象

參考:
Seurat包之導(dǎo)入單細(xì)胞數(shù)據(jù)方式匯總
SingleCellExperiment數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Seurat包合并多個單細(xì)胞樣本*
2022-01-17 多個樣本單細(xì)胞分析流程*
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組高級分析一:多樣本合并與批次校正
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組高級分析一:多樣本合并與批次校正
單細(xì)胞分析實錄(6): 去除批次效應(yīng)/整合數(shù)據(jù)
哈佛大學(xué)單細(xì)胞課程|筆記匯總 (六)
單細(xì)胞數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與質(zhì)控 - Seurat
聚類分析&maker define cluster - Seurat
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組高級分析一:多樣本合并與批次校正
H5文件讀取-生信小白開始接活——文本處理(三)
實驗記錄5:.h5文件解析為.tsv和.mtx格式


2漓藕、不同實驗數(shù)據(jù)整合

OSCA單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析筆記-13味滞、Multi-sample comparison
單細(xì)胞分析十八般武藝2:LIGER
單細(xì)胞多樣本多平臺合并分析
單細(xì)胞多樣本多平臺合并分析(二)
Seurat | 不同單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組的整合方法-SeuratData是不是舊版本的熄求?以后再看看
單細(xì)胞測序兩組差異分析—seurat包-安裝
seurat單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組整合分析教程-01
seurat單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組整合分析教程-02
代碼分析 | 單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合詳解
一文學(xué)會 | Seurat2整合不同技術(shù)的單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)并去除批次效應(yīng)
Seurat 4.0 | 單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合(scRNA-seq integration)
10X單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組多物種聯(lián)合分析:以人和小鼠為例
seurat-ScaleData()源碼解析
Seurat3||整合方法merge()與IntegrateData()
多個10x單細(xì)胞對象的合并和批次校正--seurat錨點整合+Harmony

Harmony單細(xì)胞分析實錄(6): 去除批次效應(yīng)/整合數(shù)據(jù)
“harmony”整合不同平臺的單細(xì)胞數(shù)據(jù)之旅
單細(xì)胞數(shù)據(jù)整合-1:Harmony原理介紹和官網(wǎng)教程*
代碼:2021-05-26 單細(xì)胞分析之harmony與Seurat*
單細(xì)胞測序分析: Seurat V3聯(lián)合harmony進(jìn)行單細(xì)胞數(shù)據(jù)整合分析*
用Harmony整合單細(xì)胞數(shù)據(jù)并用LISI評估整合效果
單細(xì)胞數(shù)據(jù)用Harmony算法進(jìn)行批次矯正-沒用
單細(xì)胞分析十八般武藝1:harmony
使用注意事項:10X單細(xì)胞(10X空間轉(zhuǎn)錄組)整合分析批次處理之細(xì)節(jié)(harmony)
去批次整體策略-【單細(xì)胞】單細(xì)胞數(shù)據(jù)的批次效應(yīng)
去批次軟件以及核心代碼-單細(xì)胞筆記7-去除批次效應(yīng)*


10X單細(xì)胞(空間轉(zhuǎn)錄組)數(shù)據(jù)整合分析批次矯正之liger
單細(xì)胞數(shù)據(jù)整合鑒定腫瘤細(xì)胞-liger

iMAP: 單細(xì)胞數(shù)據(jù)整合工具天花板



3次兆、取子集

Seurat取子集時會用到的函數(shù)和方法


3箱舞、去批次

2022-01-17 CCA校正批次效應(yīng)
單細(xì)胞筆記7-去除批次效應(yīng)
【單細(xì)胞測序】關(guān)于批次效應(yīng) batch effect
看評論:Harmony單細(xì)胞分析實錄(6): 去除批次效應(yīng)/整合數(shù)據(jù)
選擇原理-單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)整合中的批次效應(yīng)
【單細(xì)胞測序】關(guān)于批次效應(yīng) batch effect

4、 velocity分析

使用scVelo進(jìn)行RNA velocity分析-01
RNA速率:細(xì)胞內(nèi)部的指南針
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析|| scVelo 教程:RNA速率分析工具
velocyto||sc-RNA速率:一種細(xì)胞軌跡推斷方法
單細(xì)胞之軌跡分析-1:RNA velocity

5裤翩、擬時(pseudotime)/ 細(xì)胞軌跡(cell trajectory)分析推算細(xì)胞發(fā)育和分化

Monocle2 | 單細(xì)胞測序的擬時序分析(細(xì)胞軌跡分析)
單細(xì)胞之軌跡分析-2:monocle2 原理解讀+實操*
Monocle3:擬時序分析
單細(xì)胞之軌跡分析-2:monocle2 原理解讀+實操



6资盅、詳細(xì)流程

2022-01-12 Seurat官網(wǎng)單個樣本標(biāo)準(zhǔn)流程
代碼分析 | 單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合詳解
Seurat單細(xì)胞分析常見代碼-01
Seurat單細(xì)胞分析常見代碼-02
seurat-NormalizeData()源碼解析
seurat-ScaleData()源碼解析
seurat-FindAllMarkers()源碼解析
seurat-SCTransform()解析-01
seurat-PrepSCTFindMarkers源碼解析
sctransform預(yù)處理后,如何進(jìn)行差異表達(dá)分析
單細(xì)胞數(shù)據(jù)的降維
標(biāo)準(zhǔn)化單細(xì)胞RNA測序數(shù)據(jù)—陷阱和建議
Seurat v3.2 - 官網(wǎng)教程學(xué)習(xí)分析10X筆記
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)習(xí)筆記-8-聚類算法之PCA與tSNE
單細(xì)胞文獻(xiàn)閱讀005--如何開始單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)分析
單細(xì)胞教程04-09
單細(xì)胞測序分析之Seurat(3.0)包學(xué)習(xí)筆記
單細(xì)胞數(shù)據(jù)處理小細(xì)節(jié)匯總
10X單細(xì)胞目前大多數(shù)公司基本和高級分析匯總*
單細(xì)胞測序(sc-RNA seq)分析:Seurat4.0系列教程踊赠、高級分析呵扛、文章復(fù)現(xiàn)*
4.單細(xì)胞 RNA-seq:質(zhì)控分析
02.認(rèn)識Seurat對象
哈佛大學(xué)單細(xì)胞課程:筆記匯總前篇
Seurat3 學(xué)習(xí)筆記
harmony-復(fù)現(xiàn)原文(一):Single-cell RNA sequencing of human kidney(step by step)
harmony-復(fù)現(xiàn)原文(二):Single-cell RNA sequencing of human
單細(xì)胞測序(sc-RNA seq)分析:Seurat4.0系列教程、高級分析筐带、文章復(fù)現(xiàn)
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組流程二:超詳細(xì)今穿! Seurat打通單細(xì)胞常規(guī)流程









7、數(shù)據(jù)庫

最新常用單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫整理匯總





8伦籍、富集分析-通路

單細(xì)胞PBMC多模態(tài)參考數(shù)據(jù)集
GSVA分析
單樣本的GSEA(ssGSEA)
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組功能分析(超詳細(xì)clusterProfiler,GSEA,GSVA分析)


9蓝晒、Gene level analysis 調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析 GRNs

Genie3
SCENIC



10、其他高級分析




11鸽斟、思路

2022-01-21 課題設(shè)計和思路分享






12拔创、注釋

質(zhì)控之后要進(jìn)行雙細(xì)胞去除 DoubletFinder

Clustering 聚類
Annotation 手動注釋 SingleR

使用SingleR包進(jìn)行單細(xì)胞類型注釋分析
CNS圖表復(fù)現(xiàn)---人人都能學(xué)會的單細(xì)胞聚類分群注釋
SingleR單細(xì)胞類型自動注釋與celldex參考數(shù)據(jù)包
【單細(xì)胞】SingleR注釋細(xì)胞類型
單細(xì)胞輔助注釋工具-SingleR
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組基礎(chǔ)分析五:細(xì)胞再聚類
單細(xì)胞實戰(zhàn)2: Seurat+SingleR--從矩陣到細(xì)胞類型注釋

SingleR階段性學(xué)習(xí)筆記
SingleR如何使用自定義的參考集
單細(xì)胞分析實錄(7): 差異表達(dá)分析/細(xì)胞類型注釋
SciBet:一個軟件解決單細(xì)胞注釋所有煩惱
單細(xì)胞分析之細(xì)胞注釋-1:Azimuth
單細(xì)胞分析之細(xì)胞注釋-2:Garnett
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細(xì)胞類型鑒定--單細(xì)胞marker基因(持續(xù)修正)
NBIS系列單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)(六):細(xì)胞類型注釋*
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SciBet:一個軟件解決單細(xì)胞注釋所有煩惱
mtSC:整合多參考數(shù)據(jù)集進(jìn)行單細(xì)胞亞群注釋





13利诺、細(xì)胞再聚類








14富蓄、細(xì)胞通訊

10X單細(xì)胞(10X空間轉(zhuǎn)錄組)細(xì)胞通訊分析之InterCellDB(推斷通訊中感興趣的生物學(xué)功能)
10X單細(xì)胞(10X空間轉(zhuǎn)錄組)細(xì)胞通訊分析聯(lián)合大全
CellChat三部曲1:使用CellChat對單個數(shù)據(jù)集進(jìn)行細(xì)胞間通訊分析
保姆級教程續(xù)集 《單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)分析——細(xì)胞通訊》
CellChat細(xì)胞通訊分析(中)--實操代碼(單個樣本)
單細(xì)胞分析之細(xì)胞交互-3:CellChat
CellChat使用簡介
【細(xì)胞通訊】CellChat
單細(xì)胞108篇文獻(xiàn)解讀之10---Inference and analysis of cell-cell communication using CellChat
單細(xì)胞分析之細(xì)胞通訊:cellchat
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組之使用CellChat對單個數(shù)據(jù)集進(jìn)行細(xì)胞間通訊分析
CellChat細(xì)胞通訊分析(中)--實操代碼(單個樣本)

構(gòu)建CellChat對象

cellchat-與其他單細(xì)胞分析工具的接口
CellChat || Seurat、scanpy單細(xì)胞數(shù)據(jù)構(gòu)建CellChat對象





15慢逾、TCGA生存分析







16立倍、CNV

10X單細(xì)胞個性化分析之CNV篇
InferCNV分析+結(jié)果可視化





17灭红、Seurat數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) meta數(shù)據(jù)處理與導(dǎo)入

Seurat數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí).1
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)
認(rèn)識單細(xì)胞分析中的各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
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)
分組信息-10X單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組下游流程-1-整合多個cellranger結(jié)果

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