標(biāo)準(zhǔn)的seurat流程可以這樣進(jìn)行季惯，包括創(chuàng)建對(duì)象鸥昏，標(biāo)準(zhǔn)化，尋找高突變特征，歸一化，聚類等 ①創(chuàng)建 Seurat 對(duì)象 首先要明白 Seurat 對(duì)象的構(gòu)成。Seurat 對(duì)象...
IP屬地：重慶
-
Srurat簡(jiǎn)單介紹 -
Seurat官方教程3：使用Seurat分析甜刻、可視化和集成空間數(shù)據(jù)集思考：來自運(yùn)來大佬的筆記(現(xiàn)在走的路都是大佬為我們鋪好的路，要學(xué)會(huì)珍惜正勒！) 如何將空間數(shù)據(jù)與表達(dá)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起得院？ 有了空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，如何與單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)聯(lián)用章贞？ 做了多層切...
-
Seurat 4.3.0 | 數(shù)據(jù)集坐標(biāo)映射一祥绞、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 參考數(shù)據(jù)集（reference ） 查詢數(shù)據(jù)集（query ） 參考數(shù)據(jù)集和查詢數(shù)據(jù)集整合之后的數(shù)據(jù)集（anchors） 建議數(shù)據(jù)集在使用前進(jìn)行Normali...
-
Seurat4.0系列教程15：映射和注釋查詢數(shù)據(jù)集單細(xì)胞參考映射簡(jiǎn)介 在此教程中，我們首先構(gòu)建一個(gè)整合的參考集鸭限，然后演示如何利用此參考集來注釋新的查詢數(shù)據(jù)集蜕径。生成參考集可以參考該文[https://satijalab.org...
-
超全總結(jié)--單細(xì)胞+空間轉(zhuǎn)錄組的整合分析方法總結(jié)這一篇我們做一個(gè)詳細(xì)的總結(jié)，周五了败京，疫情還沒結(jié)束兜喻，父母也都老了，有時(shí)候真的感覺身為兒子實(shí)在不孝赡麦，常年在外朴皆，回家很少帕识，家里有點(diǎn)事父母也不會(huì)跟我這個(gè)兒子說，小病小災(zāi)的也舍不得去醫(yī)...
-
ChIP-seq（二）Visualization可視化Visualization Convert bam to BigWig 1. bam to bedGraph：bedGraph存放區(qū)間的坐標(biāo)軸信息和相關(guān)評(píng)分的文件遂铡，一共...
-
單細(xì)胞Marker基因可示化包Nebulosa與傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序相比肮疗，單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)噪聲很大，使得單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)包含大量的dropout事件（導(dǎo)致基因表達(dá)量為0或接近0）扒接，即使是一些標(biāo)記（Marker）基因也有可能表達(dá)...
-
NCS質(zhì)感圖表：Seurat單細(xì)胞DotPlot函數(shù)基因表達(dá)氣泡圖修飾關(guān)于單細(xì)胞氣泡圖的做法伪货，我們寫過很多很多，但是這些圖基本上都是利用Seurat提取了數(shù)據(jù)钾怔，然后在ggplot2中完成的碱呼。因?yàn)镾eurat包中的DotPlot函數(shù)的底層就是gg...
-
Seurat 提取亞細(xì)胞群并畫出給定基因列表的Dotplot圖
Seurat 提取亞細(xì)胞群并畫出給定基因列表的Dotplot圖 代碼如下： scale.min max影響圓圈顯示大小 上下限cols = c("yellow","red")...
-
Seurat小提琴圖為什么有的只有點(diǎn)兒？作為一個(gè)生物信息工程師宗侦，看到這樣的圖愚臀，請(qǐng)解釋。 為什么CD14+ Mono和 Memory CD4 T 有怎么多的點(diǎn)凝垛，卻沒有小提琴呢？ 那蜓谋， 我們要看看作圖細(xì)節(jié)了梦皮。 可惜并...
-
R Seurat subset 報(bào)錯(cuò) Errors "No cells found"參考: https://github.com/satijalab/seurat/issues/1511[https://github.com/satijalab/seurat...
-
seurat-AverageExpression()源碼解析前段時(shí)間，一個(gè)單細(xì)胞分析同行提問桃焕，發(fā)現(xiàn)AverageExpression()和通過aggregate計(jì)算得到的基因表達(dá)均值剑肯，兩者的結(jié)果是不一樣的，疑惑問題出在哪里观堂。 這個(gè)問題...
-
CIBERSORT：反卷積推測(cè)bulk中的細(xì)胞類型五一學(xué)了一個(gè)新的分析方法-CIBERSORT让网，這個(gè)包其實(shí)很早就想學(xué)的，因?yàn)楝F(xiàn)在一般的單細(xì)胞文章的套路师痕，很難不用到它溃睹，那么它能干什么呢？它能夠推測(cè)出bulk RNA每一個(gè)樣本中...
-
Seurat查看不同亞群的高表達(dá)基因排行（AverageExpression）2022-06-01
適用背景 雖然單細(xì)胞絕大多數(shù)時(shí)候都關(guān)注差異表達(dá)基因（DEG）胰坟，但在分析中途會(huì)發(fā)現(xiàn)有些奇奇怪怪的基因會(huì)在所有細(xì)胞中都高表達(dá)因篇，所以這篇文章才寫了下面這個(gè)函數(shù)ave_top，用于選...
-
學(xué)習(xí)筆記harmony原理：Harmony需要輸入低維空間的坐標(biāo)值（embedding）笔横，一般使用PCA的降維結(jié)果竞滓。 這是一種將細(xì)胞投射到共享嵌入中的算法，其中細(xì)胞按細(xì)胞類型而不是特定于數(shù)據(jù)集的條...
-
應(yīng)該是上傳就分開
TCGA 拷貝數(shù)變異（CNV）–使用maftools讀取和匯總gistic輸出文件（三）
讀取和匯總gistic輸出文件 maftools : Summarize, Analyze and Visualize MAF Files[https://rdrr.io/b...
-
TCGA 拷貝數(shù)變異（CNV）數(shù)據(jù)整理（一）
zhuang_gj 3月-09-2021 從TCGA下載Masked Copy Number Segment 數(shù)據(jù)-----解壓后進(jìn)行處理 marker file數(shù)據(jù)下載和處...
-
estimate 包所有函數(shù)超詳細(xì)解讀及計(jì)算免疫浸潤(rùn)評(píng)分estimate包可以通過RNA-seq的數(shù)據(jù)來計(jì)算標(biāo)本的免疫及機(jī)制評(píng)分吹缔，進(jìn)而評(píng)估腫瘤的純度商佑，其原理通過特征的腫瘤的RNA-seq的signture來評(píng)估以上內(nèi)容，其輸入文件...
-
