導讀 火山圖表示兩組間的差異，而在scRNA-seq中草娜，同時會有多個cluster（vs其他cluster）的差異挑胸。如果用常規(guī)火山圖展示，可能需要繪制十幾個圖宰闰。有沒有更高效的...
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復(fù)現(xiàn)CELL文章圖片佑颇，在線繪制scRNA-seq多個cluster的差異火山圖 -
Seurat4.0系列教程4：整合分析scRNA-seq整合簡介 對兩個或兩個以上單細胞數(shù)據(jù)集的整合分析提出了獨特的挑戰(zhàn)茬贵。特別是，在標準工作流下议蟆，識別存在于多個數(shù)據(jù)集中的基因可能存在問題闷沥。Seurat v4 包括...
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單細胞測序（sc-RNA seq）分析：Seurat4.0系列教程、高級分析咐容、文章復(fù)現(xiàn)
時代的洪流奔涌而至舆逃，單細胞技術(shù)也從舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家戳粒。雪崩的時候路狮，沒有一片雪花是無辜的，你我也從素不相識蔚约，到被一起卷入單細胞天地奄妨。R語言和Seurat已以勢如破竹...
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Seurat取子集時會用到的函數(shù)和方法在單細胞數(shù)據(jù)分析中，在確定細胞類型后苹祟，除了可以進行差異表達基因分析外砸抛，還可以針對單個細胞類型進行分析特定分析，這時就需要我們提取細胞子集分開處理了树枫。 一直焙、Seurat數(shù)據(jù)格式...
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多個10x單細胞對象的合并和批次校正--seurat錨點整合+Harmony練習數(shù)據(jù)集的GEO編號：GSE139324 (Immune Landscape of Viral- and Carcinogen-Driven Head and Neck C...
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8.4分非腫瘤生信，免疫浸潤+機器學習+動物模型驗證砂轻”际模可謂是非腫瘤生信結(jié)合實驗驗證的范文，值得收藏搔涝！影響因子：8.44 關(guān)于非腫瘤生信厨喂，我們也解讀過很多，主要有以下類型 1 單個疾病WGCNA+PPI分析篩選hub基因庄呈。2 單個疾病結(jié)合免疫浸潤蜕煌，鐵死亡，自噬等基因集诬留，機器學...
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最新8.4分雙疾病聯(lián)合生信分析幌绍，機器學習+實驗驗證颁褂，不僅好發(fā)，分數(shù)還高傀广！生信小課堂 影響因子：8.44 慢性腎舶涠馈（CKD）是最重要的心血管風險因素之一，在各種心血管疾病中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用伪冰，如鈣化主動脈瓣疾彩木啤（CAVD）。研究表明贮聂，CAVD在C...
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DESeq2分析預(yù)處理
一靠柑、在R中去除低表達基因的一個常用方法是設(shè)定一個閾值，比如吓懈，一個基因在一定數(shù)量的樣本中至少需要達到某個計數(shù)值歼冰。以下是一個示例R代碼，展示如何去除在少于一半的樣本中計數(shù)少于10...
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差異性分析方法匯總整理在數(shù)據(jù)研究中耻警，常見的數(shù)據(jù)關(guān)系可以分為四類隔嫡，分析是相關(guān)關(guān)系，因果關(guān)系甘穿、差異關(guān)系以及其它腮恩。本次所進行研究的關(guān)系為差異關(guān)系。對于差異性分析方法常見可以分為三類：參數(shù)檢驗温兼、非參數(shù)檢驗...
