以下是详细的分析流程:1️⃣ 样本质控与数据预处理:确保数据的准确性,去除低质量细胞,进行必要的预处理步骤。2️⃣ 降维与聚类:通过降维技术减少数据维度,便于后续聚类分析,识别不同的细胞亚群。3️⃣ 双细胞去除与多样本整合:利用Harmony等方法去除双细胞,整合多个样本的数据,提高分析的可靠性。4️⃣ ...
1.提取cell barcode和unique molecular identifier: umi_tools extract 2.数据质控:cutadapt 3.数据比对:STAR 4. 转录本定量:featureCounts 5.获取单细胞基因表达数矩阵:umi_tools count 1.提取cell barcode 和UMI:umi_tools extract https://umi-tools.readthedocs.io/en/latest/reference/extract.html 从一个fasta...
如filter_10x_object@raw.data, filter_10x_objectt@data, filter_10x_object@meta.data, filter_10x_object@ident,其中raw.data存放的是每个细胞中每个gene的原始UMI数据,data存放的是gene的表达量,meta.data存放的是每个细胞的统计数据如UMI数目,gene数目等,ident此时存放的是project信息。
捕获细胞数量:对照组和受刺激的混合样本分别捕获了12138和12167个细胞(去除双重液滴后)。 预期细胞类型:由于样本是PBMC,我们期望能够划分出免疫细胞,如B细胞、T细胞、NK细胞、单核细胞、巨噬细胞和类巨核细胞。在开始数据分析之前,进行质控(QC)是非常重要的步骤。质控的目的是确保数据的准确性和可靠性,发现并排除...
首先使用scRNAstat粗浅的看看这个数据集 我很久以前在《生信技能树》公众号的一个教程:这也能画?,提到了一个很无聊的R包,名字是:scRNAstat ,它可以4行代码进行单细胞转录组的降维聚类分群,其实完全没有技术含量, 就是把 Seurat 流程的一些步骤包装成为了4个函数: ...
🔍 单细胞转录组数据分析的全流程涵盖了从数据预处理到高级分析的多个步骤。以下是一些关键的分析内容和步骤:1️⃣ 样本质控与数据预处理:确保样本质量,进行必要的质控步骤,如去除低质量细胞和双细胞。2️⃣ 降维与聚类:通过降维技术减少数据维度,并使用聚类方法将细胞分为不同的亚群。3...
线粒体基因百分比高(特别是大于15%)表明细胞的大部分转录谱是线粒体基因,这些基因应该在单细胞数据中以小比例存在;高百分比的线粒体基因是线粒体渗透和细胞死亡的标志,两者都会导致低质量细胞。需要从数据中删除低质量细胞,以防止它们扭曲分析结果。另一方面,基因表达量异常也表明有可能是双胞,这些细胞也要删除。
可取的，⽐如我把单细胞转录组数据分析流程分成如下10个步骤：step1: 创建对象 step2: 质量控制 step3: 表达量的标准化和归⼀化 step4: 去除⼲扰因素(多个样本整合)step5: 判断重要的基因 step6: 多种降维算法 step7: 可视化降维结果 step8: 多种聚类算法 step9: 聚类后找每个细胞亚群的标志基因 step...
如果有多个样本(根据来源或者器官类型),可以分开独立走单细胞流程。然后全部的八万多细胞,分成了主要细胞群之后,仍然可以进行每个亚群的细致研究。 结语🎉 单细胞转录组分析是一个既有趣又挑战性的领域。通过这些步骤,我们可以从原始数据中提取出有价值的信息,深入了解每个细胞的独特之处。希望这篇文章能帮到你,祝你...
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。