#准备输入数据Control.data <- Read10X_h5("0.单细胞数据集处理/4.心肌梗死_空转_单细胞/GSE163129_scRNA/control/control_filtered_feature_bc_matrix.h5")MI_1D.data <- Read10X_h5("0.单细胞数据集处理/4.心肌梗死_空转_单细胞/...
#上述代码也可以写成循环的形式#fs=list.files(path = "0.单细胞数据集处理/4.心肌梗死_空转_单细胞/GSE163129_scRNA/",pattern = '.h5')#fs#lapply(fs, function(x){# x=fs[1]# print(x)# a=Read10X_h5(x)# a[1:4,1:4]# library(stringr)# (p=str_split(x,'_',simplify = T)[,1...
Single-cell RNA sequencing is a powerful tool to study developmental biology but does not preserve spatial information about cellular interactions and tissue morphology(单细胞无法提供细胞的空间位置信息和组织形态学信息,这个已经是单细胞很明显的劣势),Here, we combined single-cell and spatial transcriptomics...
因此,根据不同的生物学问题,通过设计不同的实验方案来选择整合空间转录组学与scRNA-seq的方法,可以生成组织中单细胞水平的高分辨率图谱,从而在空间上绘制特定的细胞亚群,进一步阐明这些细胞亚群协同塑造组织表型的机制,有助于定义疾病亚型,指导预后,及通过配体和受体揭示细胞间的通讯机制。
10X Genomics提供的空间转录组数据和单细胞数据联合分析主要涉及以下几种主流方法: 1.共表达分析: 使用共表达网络分析(WGCNA)或其他相关性分析方法,识别在不同细胞类型或组织区域中共同表达的基因。 2.空间映射和细胞类型注释: 使用单细胞数据对空间转录组数据中的细胞进行类型注释。这可以通过比较空间数据中的基因表达...
现在10x Visium数据基础的分析思路是将每个spot看作一个细胞,然后参考单细胞转录组的分析思路进行分析。但是现在的实验中,单个spot中包含不仅是一个细胞。如何确定每个spot中包含的细胞,对于空间转录组的分析是有帮助的。SPOTlight可以结合单细胞RNA测序信息反卷积空间数据,识别每个spot中的细胞类型和比例。
生信分析数据挖掘,1个月成文快速发5+SCI思路 杰哥的生信分析 62 0 单细胞转录组分析+空间单细胞蛋白组分析+单细胞宏基应组分析,单细胞多组学生信整合分析,发Nature子刊思路 杰哥的生信分析 299 0 难道这就是中Y发SCI的天花板思路?栲栗蜜+代谢组学+网络Y理分析+分子对接,生信分析干湿结合发8+SCI思路和选题 ...
现在10x Visium数据基础的分析思路是将每个spot看作一个细胞,然后参考单细胞转录组的分析思路进行分析。但是现在的实验中,单个spot中包含不仅是一个细胞。如何确定每个spot中包含的细胞,对于空间转录组的分析是有帮助的。SPOTlight可以结合单细胞RNA测序信息反卷积空间数据,识别每个spot中的细胞类型和比例。
RunHarmony的第二个参数我写了stim,其实就是样本信息,这个分析因人而异,你的样本信息保存在哪一列,你就写哪一列。 示例代码有一些参数用变量替代,如果大家做过单细胞,应该都很容易理解。 好了,我们的第二部分,NMF and harmony 前段时间有位朋友说NMF和harmony能不能联合使用,答案是可以的,这里展示一下示例代码...
4. We created an atlas of the diverse cellular lineages in developing hearts, their spatial organization, and their interactions during development.5. Spatial mapping of differentiation transitions revealed the intricate interplay between cellular differentiation and morphogenesis in cardiac ...