使用anchors和相应的分数来转换细胞表达式值,允许整合条件/数据集(不同的样本、条件、数据集、模态)。 注意:每个细胞的转换使用跨数据集anchors的每个anchors的两个细胞的加权平均值。权重由细胞相似度得分(细胞与 k 个最近anchors之间的距离)和anchors得分确定,因此同一邻域中的细胞应该具有相似的校正值。 如果细胞类型...
ingest 和 BBKNN 是单细胞数据分析中两种强大的数据整合方法。ingest 方法基于已注释的参考数据集,能够有效地将标签和嵌入映射到新数据中,同时保持特定的聚类或轨迹结构;BBKNN 则通过计算批次间的近邻关系,更均匀地混合细胞,解决批次效应。在实际应用中,我们可以根据数据集的特点和分析需求选择合适的方法。希望通过本文的...
举例来说,研究人员可能在同一生物体系中进行单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单细胞ATAC测序(scATAC-seq)实验,并希望用同一套细胞类型标签来一致性地注释这两个数据集。这种分析尤其困难,因为scATAC-seq数据集的注释工作较为复杂,这不仅因为单细胞水平上收集的基因组数据较为稀疏,也因为scRNA-seq数据中缺少易于解释的基因...
首先,我搜集了多个已发表的原发性肝癌单细胞转录组测序数据,总共有约21万个细胞。 质量过滤 🧼 然后,我对这些数据进行质量过滤,确保数据的可靠性。 数据整合 🧠 接下来,我使用不同的算法对不同来源的数据进行整合。这里我用的是基于深度学习的scvi软件,把样本作为主变量,数据来源、线粒体比例等作为协变量。
我开发了一款本地电脑无限使用的零代码生信数据分析作图神器电脑软件OmicsTools,欢迎大家使用进行生物医学科研数据分析和作图,不需要学编程写代码,分析次数没有限制,可以无限使用,让您在自己的电脑上快速进行大量的生信分析和加速大家的科学研究 我开发的本地零代码全
scMerge2方法原理如图1所示,其通过对稳定表达的基因进行因子分析和跨数据集的伪复制来整合多个单细胞转录组数据,并增强生物学发现,比如推断细胞发育轨迹。另外,该方法还支持多种整合设置,可实现跨批次、跨数据集和跨物种的发现。 随着...
总而言之,单细胞数据整合是一种多源数据融合问题,建立不同组学,不同平台数据之间的联系,有利于我们对于单细胞数据的挖掘,更好的刻画细胞的功能以及其内部的调控过程。 ·END· 格物致知,识微通元 公司电话:025-58165529 技术联系电话:18151629767 合作邮箱:marketing@sing...
另一方面,IFI6 和 ISG15 是核心干扰素反应基因,并在所有细胞类型中上调。最后,CD14 和 CXCL10 是显示细胞类型特异性干扰素反应的基因。刺激 CD14 单核细胞后 CD14 表达降低,这可能导致监督分析框架中发生错误分类,强调了整合分析的价值。CXCL10 在干扰素刺激后在单核细胞和 B 细胞中显示出明显的上调,但在其他细胞...
在单细胞分析当中,经常会遇到整合分析的问题,即去除多样本数据之间的批次效应(batch effect),那么什么是批次效应呢?简而言之,批次效应就是由于不同时间、不同实验人员、不同仪器等因素造成的实验性误差,而非本身的生物学差异。如果我们不去除批次效应,那么这些差异就会和本身的生物学差异相混淆。但是随着测序成本的降低...
【斑马鱼肾脏的单细胞数据集合】:脊椎动物的中性粒与巨噬细胞的分子特征,根据作者善心提供的代码,我们尝试复现一下文章~ 加载包 代码语言:javascript 复制 library(Seurat) # BiocManager::install(version = "3.19") # BiocManager::install("org.Dr.eg.db") library('org.Dr.eg.db') # BiocManager::install(...