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单细胞测序

更新记录关于单细胞测序的相关知识
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单细胞测序—标准分析流程(4)—GSEA与GSVA
https://github.com/rcastelo/GSVA/issues/172
sheldor没耳朵
2024-09-05
1800
单细胞测序—标准流程代码(3)—marker 基因富集分析_差异基因
过了很久之后才想起来继续整理单细胞测序的标准分析流程。书接上回单细胞测序—标准流程代码(2) — 标记基因与细胞注释,这篇帖子主要关注的是富集分析。
sheldor没耳朵
2024-09-04
2680
单细胞测序—PDA文章复现_单分组(Fig.1_Fig.2)
最近在学习复现Cellular heterogeneity during mouse pancreatic ductal adenocarcinoma progression at single-cell resolution,这篇文章的内容。这里记录下Fig1和Fig2的复现过程。
sheldor没耳朵
2024-09-03
2030
单细胞测序—亚群比例图绘制
最近在复现Cellular heterogeneity during mouse pancreatic ductal adenocarcinoma progression at single-cell resolution 这篇文章的聚类分群时注意到论文图中把细胞亚群的比例也显示在图中,如图
sheldor没耳朵
2024-09-02
2034
单细胞测序—S4类、seurat、monocle(cds)对象简介
S4类是R语言中一种更为严格和复杂的面向对象编程方式。与更简单的S3类相比,S4类提供了更高的灵活性和严格性,适用于需要明确结构的复杂数据和应用场景。
sheldor没耳朵
2024-08-30
3580
单细胞测序—拟时序分析综合
拟时序分析(Pseudotime Analysis)在单细胞测序(Single-cell RNA-seq)中是一个重要的分析步骤,主要用于研究细胞在发育过程或其他生物学过程中所经历的状态变化。与传统的时间序列不同,拟时序分析不依赖于实际的时间信息,而是通过单细胞转录组数据来推测出细胞状态的动态变化轨迹。以下是进行拟时序分析的几个主要原因:
sheldor没耳朵
2024-08-30
2480
单细胞测序—不同格式的单细胞测序数据读写(多样本)
读写过程中需要将一个GSE数据集中多个样本的seurat对象合并成一个大的seurat对象
sheldor没耳朵
2024-08-25
4160
单细胞测序—标准流程代码(2) — 标记基因与细胞注释
书接上回,已经做好数据质控、过滤、去批次、降维聚类分群后,接下来就是进行细胞注释方面的工作
sheldor没耳朵
2024-08-22
2320
单细胞测序—标准流程代码(1)
现在的单细胞测序很少是单个样本测序了,一般是多个样本。这里用ifnb.SeuratData包中的ifnb示例数据来模拟单细胞测序多样本分析流程。
sheldor没耳朵
2024-08-20
3030
单细胞测序—比较两个Seurat分析结果中细胞簇和细胞类型的对应关系
如果一个数据集我们采用了两种方法对其进行了分析,可采用如下方法比较两个Seurat分析结果中细胞簇和细胞类型的对应关系。
sheldor没耳朵
2024-08-19
1490
单细胞测序—PBMC注释的细胞类型
刚开始做单细胞测序的下游分析时,常用的是官方文档提供的pbmc3K数据集,但是我对注释出来的细胞类型缺乏相应的背景知识,对单细胞测序背后的生物学意义也很模糊,这里首先对pbmc3K数据集注释出来的细胞类型进行简单的梳理。
sheldor没耳朵
2024-08-15
3310
单细胞测序—2次分群
Seurat里的FindClusters函数设置的resolution数值越大,分群的数量就越多,但是当单细胞数量太多的时候,会遇到resolution再变大,分群的数量也不再增加的情况。一次分群分不开时就会需要二次分群。
sheldor没耳朵
2024-07-31
1920
单细胞测序—GSE218208(流程简化)
上一篇帖子学习记录了Seurat官方给出的分析流程单细胞测序—基础分析流程,本篇文章以GSE218208为例,记录下实际的单细胞分析流程,更为简便,其与官方给出的流程略有不同。
sheldor没耳朵
2024-07-30
1660
单细胞测序—基础分析流程
参考官方文档:https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial
sheldor没耳朵
2024-07-30
3660
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