Seurat4.0系列教程7：数据可视化方法 / 开普饭

与传统的转录组测序相比,单细胞测序技术噪声很大,使得单细胞转录组数据包含大量的dropout事件(导致基因表达量为0或接近0),即使是一些标记(Marker)基因也有可能表达量很低.当在使用其对聚类的 ...

简介Seurat是一个r包,被设计用于单细胞rna-seq数据的细胞质控和分析.Seurat旨在使用户能够识别和解释单细胞转录组数据中的异质性来源,同时提供整合不同类型的单细胞数据的函数.目前Seur ...

学习单细胞转录组肯定先来一遍Seurat官网的标准流程. 数据来源于Peripheral Blood Mononuclear Cells (PBMC),共2700个单细胞, Illumina Next ...

对于非常大的数据集,标准工作流程可能计算成本高得令人望而却步.在此工作流程中,我们可采用如下两种方法提高效率和运行时间: Reciprocal PCA(RPCA) 基于参考的整合主要的效率改进是使用 ...

这是一个稍微修改的工作流程,用于整合 scRNA-seq 数据集.不再使用("CCA") 来识别锚点,而是使用 Reciprocal PCA("RPCA").在 ...

单细胞转录学改变了我们描述细胞状态的能力,但深入的生物学解释需要的不仅仅是分群.随着测量不同细胞模式的新方法的出现,一个关键的分析挑战是整合这些数据集,以更好地了解细胞身份和功能.例如,用户可以在同一 ...

Seurat4.0系列教程告一段落,但这决不是终点.这个系列教程只是给大家打开一扇窗,知道Seurat4.0有这些功能可用,少走弯路,起到一个抛砖引玉的作用,后续还要自己深入研究.不要像我当初入门单细 ...

时代的洪流奔涌而至,单细胞技术也从旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家.雪崩的时候,没有一片雪花是无辜的,你我也从素不相识,到被一起卷入单细胞天地.R语言和Seurat已以势如破竹之势进入4.0时代,天问一 ...

在此,我们将合并两个 10X PBMC 数据集:一个包含 4K 细胞,一个包含 8K 细胞.数据集可以在这里[1]找到. 首先,我们在数据中读入并创建两个Seurat对象. library(Seura ...

scRNA-seq整合简介对两个或两个以上单细胞数据集的整合分析提出了独特的挑战.特别是,在标准工作流下,识别存在于多个数据集中的基因可能存在问题.Seurat v4 包括一组方法,以匹配(或&qu ...

此文演示了一些与 Seurat 对象交互的功能.为了演示,我们将使用在第一个教程中创建的 2,700 个 PBMC 对象.为了模拟我们有两个复制的情景,我们将随机分配每个集群中一半的细胞自" ...

Seurat 标准流程标准 Seurat 工作流采用原始的单细胞表达数据,旨在数据中查找clusters.此过程包括数据标准化和高变基因选择.数据归一化.高变基因的PCA.共享近邻图形的构建以及使用 ...

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