物种方面,目前只要能制备出质量合格的单细胞/单核悬液,都是可以适用的。 5'转录组的优势是可以获得免疫组库的信息。T细胞受体(TCR)和B细胞受体(BCR)具有抗原识别能力的可变区域(基因重排和碱基变异)分布在mRNA的5'端,只能通过5'转录组富集获取。所以通过5'转录组建库可以同时获得单细胞转录组和免疫组库的测序数据...
filtered_feature_bc_matrix.h5 文件可以包含细胞条形码、基因和对应的表达值。这种格式高效地存储大量数据,便于在 R 和 Python 等程序中快速加载和读取。 3、HTML(HyperText Markup Language): 用于存储交互式报告或分析结果。 一些空间转录组分析工具会生成 HTML 文件,用于可视化结果、查看细胞类型分布、表达图谱等。...
本期是单细胞转录组的基础分析部分,我们都知道,细胞注释是数据分析中非常关键的一步,也是后续所有高级分析的基础。在这个系列中,将带你从Seurat单样本分析流程,到多样本整合、去批次、自动注释、寻找差异基因、富集分析,最后给每个亚群分配标签,以及非常丰富的可视化内容,手把手带你进入单细胞转录组的世界。 常见问题 ...
Cell Ranger主要的流程有:拆分数据 mkfastq、细胞定量 count、定量组合 aggr、调参reanalyze,还有一些小工具比如mkref、mkgtf、upload、sitecheck、mat2csv、vdj、mkvdjref、testrun。 一、mkfastq拆分数据: image.png 将10x sequencing后的BCLs文件转换为fastq文件。 cellranger mkfastq--id=bcl \--run=/path/to/...
05. 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 popsicleR这个单细胞转录组数据分析的R包自己的官方文档很清晰,见:https://github.com/bicciatolab/popsicleR ,包括: ...
虽然单细胞转录组的分析不容易,但依然是有清晰的流程哒(见下图): 接下来我们一起看看,每一步都需要做些啥。 01测序原始数据的处理 测序原始数据通常指测序下机得到的fastq文件,需要经过一定的处理,将其中我们需要的信息,如barcode,UMI以及基因的序列等,给提取出来,方便下一步分析。
实际上你需要理解的就是10x数据和Smart-seq2技术啦,最常用而且最常见!上游分析流程我们分开讲解,在群主的7个小时的单细胞转录组视频课程(限时免费)视频里面演示的其实是Smart-seq2技术的单细胞转录组数据处理,而且仅仅是半个小时的教学,其实是需要你有非常多的背景知识才可能看得懂。
单细胞测序数据多种格式批量读取(txt、csv、h5格式多样本读取整合)分析 5314 2 25:21 App 3. 保姆式教学单细胞Seurat对象的读入方式,单细胞数据分析 6380 3 21:32 App 单细胞专题 | Seurat V5 单细胞测序标准分析流程 300 -- 1:14 App 【单细胞转录组标准分析】5.多样本整合分析(3)——harmony去批次 ...
单细胞数据分析/入门必看/标准分析流程/实战为主/保姆级教程/生物信息学/R语言/生信分析/单细胞/转录组/单细胞测序共计22条视频,包括:0. 单细胞转录组简介、1. 常用单细胞R包的安装、2. 单细胞Seurat对象的层级结构,单细胞数据分析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
单细胞空间转录组分析流程学习(二) 本次使用GSE217414数据,包含4个结直肠癌肝转移患者样本数据,这个数据集的数据整理的挺好的,都做了归类。 1.导入 代码语言:javascript 复制 rm(list=ls())library(Seurat)#4.4.0library(SeuratData)#5.0.2library(tidyverse)library(sloop)library(ggplot2)library(patchwork)...