单细胞转录组数据处理之降维聚类分群 / 开普饭

欢迎来到医科研,这里是白介素2的读书笔记,跟我一起聊临床与科研的故事, 生物医学数据挖掘,R语言,TCGA.GEO, SEER数据挖掘. 肿瘤异质性指的是不同肿瘤细胞可以表现出不同的遗传和表型特征,包 ...

大家好,我是风.欢迎来到风风的从零开始单细胞系列.前面我们已经学习了数据下载.构建分析对象和数据质控.如果你的scater出现了一些警告内容,提示函数被替代,那也不用着急.正如其他内容一样,scate ...

一般来说,公共数据集都会给出表达量矩阵和具体不同细胞亚群特异性基因,比如 GSE122083 数据集背后的文献,就给出来了这些分群: NK (NKG7 and GNLY), NKT (CD3D and ...

我们非常强调进入一个领域需要读综述来获取基本认知,尤其是单细胞,我们在<单细胞天地>公众号给大家精选了2017-2020的4篇综述: 2017年7月的 Identifying cell p ...

昨天在<生信技能树>公众号的一个教程:这也能画?,我提到了一个很无聊的R包,名字是:scRNAstat ,它可以4行代码进行单细胞转录组的降维聚类分群,其实完全没有技术含量, 就是把 Se ...

常规的读入10x的3个文件,需要自己根据下面的网址去下载 pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz 文件,并且解压哦,然后 Read10X 函数读入解压后的文件 ...

前面我们一起学习到了单细胞转录组数据的降维聚类分群,而且拿到的亚群,也可以解释其生物学意义,见:单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释其实理论上细胞亚群是可以无限划分的,因为世界上没有两个一模一样的细胞 ...

作为生物信息学教学队伍的财务一名,我旁观了大量代码实战技巧,也勉强是学会了一下R语言,恰好看到朋友圈单细胞比较火爆,而且群主的CNS图表复现超级容易理解,我也跟着学习了一下,目录如下: CNS图表复现 ...

回顾我们的CNS图表复现之旅已经开始,前面3讲是: CNS图表复现01-读入csv文件的表达矩阵构建Seurat对象 CNS图表复现02-Seurat标准流程之聚类分群 CNS图表复现03-单细胞区 ...

很久以前无意中翻译过一篇单细胞的新闻,单细胞测序也关注过这方面进展,北大谢晓亮组又更新了他们的单细胞全基因组扩展方法正好我们博士阶段有一门课是写一个综述系统性的总结一个研究领域,我就很自然的选择了 ...

前面我们公布了<cytof数据资源介绍(文末有交流群)>,现在就开始正式手把手教学. 上一讲我们构造好了SingleCellExperiment对象,后续全部的分析都会以这个SingleC ...

单细胞转录组数据处理之降维聚类分群