1. Basics 加載dataset - use ''path\to\file'' 清除dataset - clear 簡(jiǎn)單運(yùn)算 - display 變量的儲(chǔ)存 - sc...
1. Basics 加載dataset - use ''path\to\file'' 清除dataset - clear 簡(jiǎn)單運(yùn)算 - display 變量的儲(chǔ)存 - sc...
@浩渺予懷 后來有真香現(xiàn)場(chǎng)
實(shí)驗(yàn)記錄12: scanpy軌跡分析的大型翻車現(xiàn)場(chǎng)3月29日 天氣晴 心情雷暴 Preprosessing the data Denoising the graph(will skip it next timeA鞘) ..di...
@Weizhen_dd13 不客氣
實(shí)驗(yàn)記錄2:Cellranger整理fastq數(shù)據(jù)為表達(dá)矩陣在分析單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)前灶壶,我們需要將原始的fastq測(cè)序文件轉(zhuǎn)化成我們可讀的數(shù)據(jù)陕靠,最好的方法是將數(shù)據(jù)整理為基因-細(xì)胞表達(dá)矩陣喳坠,如此一來后續(xù)的分析就能夠直接讀取到某細(xì)胞的某...
我去官網(wǎng)看了下貌似是沒有設(shè)置輸出路徑的參數(shù)鞠评,大概只能等它輸出完之后才能重命名或移動(dòng)文件夾到你想要的路徑了。
實(shí)驗(yàn)記錄2:Cellranger整理fastq數(shù)據(jù)為表達(dá)矩陣在分析單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)前壕鹉,我們需要將原始的fastq測(cè)序文件轉(zhuǎn)化成我們可讀的數(shù)據(jù)剃幌,最好的方法是將數(shù)據(jù)整理為基因-細(xì)胞表達(dá)矩陣,如此一來后續(xù)的分析就能夠直接讀取到某細(xì)胞的某...
@Will_77c8 高校實(shí)驗(yàn)室的配置hhh私發(fā)咯
實(shí)驗(yàn)記錄2:Cellranger整理fastq數(shù)據(jù)為表達(dá)矩陣在分析單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)前晾浴,我們需要將原始的fastq測(cè)序文件轉(zhuǎn)化成我們可讀的數(shù)據(jù)负乡,最好的方法是將數(shù)據(jù)整理為基因-細(xì)胞表達(dá)矩陣,如此一來后續(xù)的分析就能夠直接讀取到某細(xì)胞的某...
@哦哦_08ee 這個(gè)也是報(bào)告中含有的內(nèi)容
實(shí)驗(yàn)記錄2:Cellranger整理fastq數(shù)據(jù)為表達(dá)矩陣在分析單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)前脊凰,我們需要將原始的fastq測(cè)序文件轉(zhuǎn)化成我們可讀的數(shù)據(jù)抖棘,最好的方法是將數(shù)據(jù)整理為基因-細(xì)胞表達(dá)矩陣,如此一來后續(xù)的分析就能夠直接讀取到某細(xì)胞的某...
抽樣狸涌?如果你是說上面兩個(gè)t-SNE聚類圖的話切省,就是outs中的html格式報(bào)告中截圖下來的
實(shí)驗(yàn)記錄2:Cellranger整理fastq數(shù)據(jù)為表達(dá)矩陣在分析單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)前,我們需要將原始的fastq測(cè)序文件轉(zhuǎn)化成我們可讀的數(shù)據(jù)杈抢,最好的方法是將數(shù)據(jù)整理為基因-細(xì)胞表達(dá)矩陣数尿,如此一來后續(xù)的分析就能夠直接讀取到某細(xì)胞的某...
@MC學(xué)公衛(wèi) 這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)其實(shí)還是很不成熟的,數(shù)據(jù)量很小也不太準(zhǔn)確惶楼,所以只能找個(gè)大概右蹦,更可靠的來源還是文獻(xiàn)诊杆。。何陆。
實(shí)驗(yàn)記錄13: scanpy細(xì)胞分化軌跡推斷大型真香現(xiàn)場(chǎng)與上次翻車實(shí)驗(yàn)的不同: 過濾了更多的細(xì)胞和基因晨汹。在處理數(shù)據(jù)時(shí),低質(zhì)量的細(xì)胞一定要清除掉贷盲,告誡大家寧缺毋濫淘这。。巩剖。否則后續(xù)分析真的是一堆的噪點(diǎn)铝穷。 跳過了scanpy中的降噪步驟。...
@frankysuperior 這個(gè)步驟其實(shí)看似簡(jiǎn)單佳魔,但工程量非常大曙聂。主要利用了一個(gè)叫cellMarker的數(shù)據(jù)庫(kù),就如你所說的選取每個(gè)cluster的前幾位marker基因鞠鲜,一個(gè)個(gè)檢索宁脊,另外也結(jié)合了相近的研究文獻(xiàn)的結(jié)果對(duì)照著看。后來我實(shí)驗(yàn)室的同學(xué)寫了個(gè)小程序幫我把那個(gè)的數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)都爬下來了贤姆,工作量減輕了不少榆苞。。
實(shí)驗(yàn)記錄13: scanpy細(xì)胞分化軌跡推斷大型真香現(xiàn)場(chǎng)與上次翻車實(shí)驗(yàn)的不同: 過濾了更多的細(xì)胞和基因霞捡。在處理數(shù)據(jù)時(shí)坐漏,低質(zhì)量的細(xì)胞一定要清除掉,告誡大家寧缺毋濫碧信。仙畦。。否則后續(xù)分析真的是一堆的噪點(diǎn)音婶。 跳過了scanpy中的降噪步驟。...
@智障多年_5c72 不太了解誒莱坎。衣式。有可能
實(shí)驗(yàn)記錄10: 用Monocle進(jìn)行偽時(shí)間分析概要 本文主要討論Seurat對(duì)象導(dǎo)入到Monocle中直接進(jìn)行分析的可行性,分兩種情況:①經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗檐什、標(biāo)準(zhǔn)化和聚類的Seurat對(duì)象導(dǎo)入②未經(jīng)過任何處理的Seurat對(duì)象...
@不加糖也很甜ww 建議自己看多兩遍報(bào)錯(cuò)信息
實(shí)驗(yàn)記錄3:用R包Seurat進(jìn)行QC碴卧、PCA分析與t-SNE聚類版本信息: Seurat v2.0不是3.0!現(xiàn)在Seurat更新了3.0版本乃正,下載也是默認(rèn)的3.0住册,這篇記錄只適用于用2.0的。 梗概 將Cellranger中的基因表達(dá)矩...
@我是劉小逗 基因的索引號(hào)瓮具,解釋起來有點(diǎn)復(fù)雜荧飞,需要結(jié)合兩外兩個(gè)文件一起對(duì)照看凡人,這是個(gè)疏松矩陣。
實(shí)驗(yàn)記錄3:用R包Seurat進(jìn)行QC叹阔、PCA分析與t-SNE聚類版本信息: Seurat v2.0不是3.0挠轴!現(xiàn)在Seurat更新了3.0版本,下載也是默認(rèn)的3.0耳幢,這篇記錄只適用于用2.0的岸晦。 梗概 將Cellranger中的基因表達(dá)矩...
@我是劉小逗 謝謝!應(yīng)該是版本的問題睛藻,我寫這篇記錄的時(shí)候還只有舊版启上,現(xiàn)在你用的版本如果是3.0的話所用的參數(shù)就不一樣了
pbmc <- CreateSeuratObject(counts = pbmc.data, project = "pbmc3k", min.cells = 3, min.features = 200)
實(shí)驗(yàn)記錄3:用R包Seurat進(jìn)行QC、PCA分析與t-SNE聚類版本信息: Seurat v2.0不是3.0店印!現(xiàn)在Seurat更新了3.0版本冈在,下載也是默認(rèn)的3.0,這篇記錄只適用于用2.0的吱窝。 梗概 將Cellranger中的基因表達(dá)矩...
學(xué)會(huì)用ggplot2畫堆積圖就等于學(xué)會(huì)畫餅圖讥邻,這樣一石二鳥的干貨,還不繼續(xù)往下看嗎院峡? 堆積柱狀圖(或百分比堆積圖)與餅圖都是我們常用的直觀描述數(shù)據(jù)占比的手段兴使,它們的區(qū)別主要就...
@街捔 好的,謝謝
實(shí)驗(yàn)記錄3:用R包Seurat進(jìn)行QC照激、PCA分析與t-SNE聚類版本信息: Seurat v2.0不是3.0发魄!現(xiàn)在Seurat更新了3.0版本,下載也是默認(rèn)的3.0俩垃,這篇記錄只適用于用2.0的励幼。 梗概 將Cellranger中的基因表達(dá)矩...
@智障多年_5c72 要么聚類參數(shù)調(diào)的分辨率低,要么這兩種細(xì)胞同屬一類細(xì)胞
實(shí)驗(yàn)記錄3:用R包Seurat進(jìn)行QC口柳、PCA分析與t-SNE聚類版本信息: Seurat v2.0不是3.0苹粟!現(xiàn)在Seurat更新了3.0版本,下載也是默認(rèn)的3.0跃闹,這篇記錄只適用于用2.0的嵌削。 梗概 將Cellranger中的基因表達(dá)矩...