本文共分3部分蛉腌。 首先介紹一下copyKAT原理和使用方法。然后提出一個(gè)關(guān)于細(xì)胞過(guò)濾的問(wèn)題。最后提出一個(gè)解決問(wèn)題的方法供參考。 1.copyKAT及使用簡(jiǎn)介 copyKAT是...
發(fā)簡(jiǎn)信
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用copyKAT推斷腫瘤細(xì)胞CNV及解決細(xì)胞過(guò)濾問(wèn)題 -
R語(yǔ)言學(xué)習(xí)筆記 -- ggplot2 繪制單側(cè)誤差線采用ggplot2繪制誤差線默認(rèn)是上下兩個(gè)方向均繪出，但有時(shí)對(duì)于柱狀圖只顯示一個(gè)方向的誤差線效果更好。想要實(shí)現(xiàn)這一目的，可以修改geom_errorbar的ymax/ymin...
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單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序中的降維和聚類前言 在以往常規(guī)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序中，由于實(shí)驗(yàn)生物學(xué)重復(fù)枉圃，同組內(nèi)測(cè)序得到的數(shù)據(jù)是接近的功茴，通過(guò)簡(jiǎn)單的線性降維PCA主成分分析法，即可得到想要的可視化結(jié)果（組內(nèi)樣本聚集孽亲，組間樣本分離）坎穿。...
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細(xì)胞通訊-5 實(shí)操這篇重點(diǎn)寫(xiě)下實(shí)操過(guò)程中一些注意事項(xiàng)。 視頻教程里面說(shuō)用的是 human skin 返劲，但是沒(méi)說(shuō)用哪個(gè)玲昧。 從Seurat對(duì)象直接創(chuàng)建：??：構(gòu)建Cell Chat對(duì)象時(shí)，輸入的是...
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單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組功能分析（超詳細(xì)clusterProfiler,GSEA,GSVA分析）單細(xì)胞分析不可避免的會(huì)涉及到鑒定不同細(xì)胞類型的功能或比較相同類型在不同狀態(tài)下的功能差異篮绿，因此孵延，功能分析在單細(xì)胞分析中相當(dāng)重要. 功能分析的方法很多，這兒我們主要講述3種功能分...
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軌跡推斷亲配、擬時(shí)序分析trajectory inference (TI) methods, also called pseudotime analysis 在發(fā)育尘应、受到刺激等生命過(guò)程中，細(xì)胞無(wú)時(shí)不...
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單細(xì)胞兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間的比較：scmap1 Introduction 隨著越來(lái)越多的scRNA-seq數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生吼虎，在它們之間進(jìn)行比較就顯得非常關(guān)鍵犬钢。一個(gè)核心的應(yīng)用是比較不同實(shí)驗(yàn)室收集的類似生物來(lái)源的數(shù)據(jù)集，以確保...
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第12章 大數(shù)據(jù)分析（R和Hadoop)RHadoop是R支持Hadoop大數(shù)據(jù)分析和處理提供的算法包合集思灰。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)主要關(guān)注樣本數(shù)據(jù)（小數(shù)據(jù)集）的分析玷犹，可能忽略發(fā)生概率極小單導(dǎo)致不確定性的結(jié)果。當(dāng)數(shù)據(jù)量大到一臺(tái)機(jī)...
