不要选择困难症,我们一般就是用harmony。单纯harmony一种算法的话,之前V4版本的代码也仍然可以使用,这不是有新用法了再跟着跑一下嘛。 官方文档使用的示例数据和包下载起来一堆坑,让我们搞简单点,用GEO的数据GSE183904的两个样本。 为啥是两个样本呢,因为样本数量多了你电脑带不起来。。。 单细胞数据有很多种格式,csv是其中
Step2:Harmony计算每个cluster的所有数据集的全局中心,以及特定数据集的中心; Step3:在每个cluster中,Harmony基于中心为每个数据集计算校正因子; Step4:Harmony使用基于Step3的特定于细胞的因子校正每个细胞。由于Harmony使用软聚类,因此可以通过多个因子的线性组合对其A中进行的软聚类分配进行线性校正,来修正每个单细胞。重复...
单细胞RNA-seq数据集的多样性允许在各种生物和临床条件下对细胞类型进行完整的转录表征。然而,将它们一起分析是具有挑战性的,特别是当使用不同的技术分析数据集时,因为生物和技术差异是分散的。这期我们介绍Harmony (github.com/immunogenomi),这是一种将单细胞投影到共享嵌入中的算法,其中细胞按细胞类型分组,而不是...
大型单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 项目通常需要跨多个批次生成数据。然而,不同批次的处理往往会出现不可控的差异,例如操作人员的变化、试剂质量的差异。这导致在不同批次的细胞中观察到的表达存在系统性差异,我们将其称为“批次效应”[1][2]。 为了修在批次效应,人们提出了很多方法,例如BBKNN、harmony、mnn、scano...
Harmony 是一种用于单细胞 RNA-测序数据 (scRNA-seq) 的批次效应修正方法。由于它是在单细胞转录组学中使用的,小果简要概括一下它的工作原理。 • 首先,使用主成分分析(PCA)将细胞嵌入到低维空间中。 • 然后,使用模糊聚类将每个细胞分配到多个聚类中,同时使用一个惩罚项来最大化每个聚类内数据集的多样性。
于Cell的《Landscap and Dynamics of Single Immune Cells in Hepatocellular Carcinoma》,为了同时整合两类数据(包括SMART-seq2和10X)(Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(七)- 导入10X和SmartSeq2数据Tabula Muris)达到不同平台的数据可以整合一起进行非监督聚类(基因共表达聚类分析和可视化)的效果,作者使用了harmony...
单细胞测序整合分析中的Harmony,是一种用于单细胞RNA测序数据分析的工具或方法,它主要用于处理和整合来自不同批次或条件的数据,以减少这些非生物学变异源的影响。Harmony能够帮助研究人员在保持数据原有生物学特征的同时,消除技术差异,从而提高数据分析的准确性和可靠性。如果您需要进行单细胞测序整合分析,Harmony可能是一...
本期课程在前期课程基础上的进行了一些更新和补充,仍然采用Seurat流程,采用了Harmony方法来整合多样本单细胞数据,增加了单细胞分析相关的富集分析,像GSEA、GSVA等,同时回顾了GO/KEGG富集分析。InferCNV部分做了较大调整,拟时序分析这部分内容没有太大变化,最新代码同步提供,细胞通讯增加了肿瘤和癌旁单独分析及配对分析的...
以下是Harmony包整合单细胞数据集的具体步骤: 1.安装Harmony包: 首先,需要在R或Python环境中安装Harmony包。可以通过在终端中输入相应的命令来安装。 2.导入单细胞数据集: 使用R或Python读取和导入需要整合的单细胞数据集。数据集应该包含细胞和基因的表达矩阵。 3.数据预处理: 在整合单细胞数据集之前,需要进行一些...
单细胞初级8讲和高级分析8讲 Harmony原理 Harmony需要输入低维空间的坐标值(embedding),一般使用PCA的降维结果。Harmony导入PCA的降维数据后,会采用soft k-means clustering算法将细胞聚类。常用的聚类算法仅考虑细胞在低维空间的距离,但是soft clustering算法会考虑我们提供的校正因素。这就好比我们的高考加分制度,小明高考...