seurat包中ScaleData()和NormalizeData()的區(qū)別 以pbmc3k數(shù)據(jù)為例： 接下來探究NormalizeData和ScaleData對(duì)數(shù)據(jù)的處理：...
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ScaleData()和NormalizeData()的區(qū)別
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10X單細(xì)胞（10X空間轉(zhuǎn)錄組）基于馬爾可夫過程和RNA速率的細(xì)胞命運(yùn)預(yù)測（Cellrank）hello手幢，今天我們來分享一個(gè)更加完善的單細(xì)胞軌跡分析的軟件浪蹂，cellrank辫诅，文章在CellRank for directed single-cell fate mappi...
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使用ArchR分析單細(xì)胞ATAC-seq數(shù)據(jù)(第十六章)本文首發(fā)于我的個(gè)人博客疫鹊， http://xuzhougeng.top/ 往期回顧: 使用ArchR分析單細(xì)胞ATAC-seq數(shù)據(jù)(第一章) 使用ArchR分析單細(xì)胞ATAC-...
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使用ArchR分析單細(xì)胞ATAC-seq數(shù)據(jù)(第五章)本文首發(fā)于我的個(gè)人博客动壤， http://xuzhougeng.top/ 往期回顧: 使用ArchR分析單細(xì)胞ATAC-seq數(shù)據(jù)(第一章) 使用ArchR分析單細(xì)胞ATAC-...
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使用ArchR分析單細(xì)胞ATAC-seq數(shù)據(jù)(第三章)本文首發(fā)于我的個(gè)人博客逃呼， http://xuzhougeng.top/ 往期回顧: 使用ArchR分析單細(xì)胞ATAC-seq數(shù)據(jù)(第一章) 使用ArchR分析單細(xì)胞ATAC-...
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TCGA-數(shù)據(jù)整理（counts =》表達(dá)矩陣）
0做裙、R包安裝 1蜈首、差異表達(dá)矩陣 2实抡、基因差異分析(三選一就可以進(jìn)行后續(xù)分析) 測序的數(shù)據(jù)，DESeq2 欢策，edgeR一般用的比較多吆寨，接受的是RNAseq的count數(shù)據(jù)，非l...
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RNA-seq中的那些統(tǒng)計(jì)學(xué)問題（一）為什么是負(fù)二項(xiàng)分布踩寇？1. 轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷的難題 在RNA-seq中進(jìn)行兩組間的差異分析是最正常不過的了啄清。 我們?cè)谄渌鼘?shí)驗(yàn)中同樣會(huì)遇到類似的分析，通常俺孙，我們可以用方差分析判定兩組“分布”數(shù)據(jù)間...
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RNAseq pipline: Hisat2 samtools featureCounts DESeq2
花了兩天整理的RNAseq pipline 分享出來辣卒，供學(xué)習(xí)參考，同時(shí)也聽聽大家的建議鼠冕。RNAseq pipline: Hisat2 -> samtools -> featu...
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DESeq2的基本使用DEseq預(yù)熱 主要就是這幾個(gè)步驟了添寺。 1. counts: 查看每個(gè)樣本在每個(gè)基因上的counts數(shù) 2. 構(gòu)建DESeqDataSet 3. run DESeq() & ...
