Global characterization of T cells in non-small-cell
lung cancer by single-cell sequencing 張澤明老師的文章
復(fù)現(xiàn)一篇文章前言 此復(fù)現(xiàn)過程全程由kinesin老師指導(dǎo)，過程有點(diǎn)復(fù)雜憎蛤，如發(fā)現(xiàn)問題害驹，請(qǐng)及時(shí)簡(jiǎn)書聯(lián)系我杖刷，我及時(shí)更改,主要復(fù)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化免疫細(xì)胞組成的生存分析苹粟。 下載數(shù)據(jù) 免疫分析 整理原文基因...
go kegg我用的差異基因 gsea gsva我用的所有基因排序
單細(xì)胞的GO KEGG GSEA GSVA分析今天抽個(gè)空把單細(xì)胞領(lǐng)域的GO KEGG GSEA GSVA都做了一遍在刺，跑完以后的感覺就是有這樣的理解，就是單細(xì)胞我首先會(huì)選擇做GSVA牍氛，但是我還會(huì)順便做下kegg或者GSEA...
作者：biogevin審稿：童蒙編輯：amethyst 我們?cè)谇懊嬉呀?jīng)介紹過膀胱細(xì)胞的相關(guān)背景（認(rèn)識(shí)膀胱細(xì)胞——單細(xì)胞水平比較Human和Mouse的不同[http://mp...
@Seurat_ 需要的
單細(xì)胞scenic做轉(zhuǎn)錄因子scenic從接觸到現(xiàn)在有三個(gè)月了晨继，從當(dāng)初的懵懂到后來的服務(wù)器烟阐，感謝kinesin老師指導(dǎo)搬俊，但是總歸scenic跑崩潰了很久，可以把人心態(tài)搞崩潰蜒茄，但我覺得兩個(gè)地方可以改進(jìn)唉擂，可...
@路麻麻_c96a 差異分析 logfc
第三步：簡(jiǎn)單的GEO數(shù)據(jù)的KEGG分析和GSEA分析KEGG分析 按照count數(shù)目進(jìn)行KEGG count數(shù)目進(jìn)行kegg,并且可視化 GSEA分析 GSEA與KEGG不同的是，GSEA是所有基因的增減檀葛，而kegg是爭(zhēng)對(duì) 上...
膜拜 太強(qiáng)了harmony
用Harmony整合單細(xì)胞數(shù)據(jù)并用LISI評(píng)估整合效果harmony是一個(gè)非常流行的整合單細(xì)胞數(shù)據(jù)的算法玩祟，由于它的核心是用C++寫的所以相比其他的類似算法快很多，如果單細(xì)胞樣本量很大的時(shí)候推薦使用屿聋。 首先加載其文章中用到的一個(gè)示...
@曉穎_9b6f 你需要么 可以私信我 我發(fā)給你 自己寫的
第三步：簡(jiǎn)單的GEO數(shù)據(jù)的KEGG分析和GSEA分析KEGG分析 按照count數(shù)目進(jìn)行KEGG count數(shù)目進(jìn)行kegg,并且可視化 GSEA分析 GSEA與KEGG不同的是空扎，GSEA是所有基因的增減藏鹊，而kegg是爭(zhēng)對(duì) 上...
