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cellchat-(3)细胞通讯网络的系统分析

生物基因学习笔记

CellChat通过从图论、模式识别和流形学习中提取出的方法，能够定量测量复杂的细胞间通讯网络，帮助我们更好地解释这些相互作用关系，基于这些原理能够进行以下分析：

2023-12-16

1.3K0

cellchat-(2)信号通路可视化-下

上一篇学习了单个配体受体或信号通路的可视化方式，这篇学习多个配体受体对和信号通路及相应基因表达水平的可视化。

2023-12-16

6570

cellchat-(2)信号通路可视化-上

上一篇学习了用cellchat进行单数据集的细胞通讯分析，接下来学习不同可视化方式。

2023-08-06

1.4K0

cellchat-(1)单数据集的细胞通讯分析

接下来需要选择配体受体数据库，cellchat的数据库是基于文献手动生成的，包含的物种和数量为：

2023-05-20

1.4K0

cellchat0-包安装和数据准备

学习笔记 r 语言

需要准备一个标注好细胞类型的单细胞数据，这里选择seurat官方的pbmc3k数据：

2023-05-10

3.6K2

R for Data Science - 2.4 Facets

在美学映射那一节中，当我们需要把大于两个变量映射到图形中时，x轴和y轴就已经不够用了，需要通过形状和颜色等可区分的形式来代表新增的变量，但是一味的在一张图中增加多种映射会导致图上的信息密度过高，可读性差，这时分面的作用就体现出来了。

2022-08-12

6200

R for Data Science - 2.3 Common problems

前面几节学了基本作图和美学映射，虽然有现成的代码，但是对于初学者，可能还是会经常碰到一些报错，这些其实是正常的，即使很熟练了也一样会遇到报错，区别是能否快速找到并解决问题，下面列几个常见的报错类型。

2022-07-25

4050

R语言学习--R for Data Science - 2.2 Aesthetic mappings

上节学习了ggplot2的基础作图，并掌握了基本的作图模板。但是每次作图只有两个变量映射到了图形中，如下图：

2022-04-07

1.5K0

R语言学习--R for Data Science - 2.1 ggplot2

上一节介绍了跟练所需的软件，R包和数据，这节开始跟练书中的第一块内容：数据可视化。

2022-04-01

4840

R语言学习--R for Data Science（一）

刚开始接触R语言是因为单细胞数据分析的需要，那时完全是零基础，学习过程是边抄别人的代码，边理解这些代码的含义，遇到了比较多的坑，包括软件安装，环境配置，R包安装，代码换了参数就报错等。这种纯实战虽然可以快速“上手”，但是没有基础很难提升，而且很难写出自己的代码。

2022-03-23

1.8K0

单细胞Seurat+ORA+GSEA分析流程

https 网络安全数据结构

这篇文章的目的是演示Seurat+ORA+GSEA的分析流程，重点是了解每一步分析对象的数据结构，正确的数据结构才能保证函数正常运行，用的是pbmc3k数据，下载地址是：https://cf.10xgenomics.com/samples/cell/pbmc3k/pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz。

2021-12-21

2.3K0

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