在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该阶段从lane-demultiplexed的FASTQ文件开始,最后得到一个计数矩阵,表示每个量化细胞内每个基因产生的不同分子的估计数量(图 2.1)。 然后,该计数矩阵可作为多种方法的输入,这些方法已开发用于使用 scRNA-seq 数据进...
我们将用来演示数据集成的数据集包含多个骨髓单核细胞样本。这些样本最初是为2021年单细胞分析NeurIPS竞赛中的开放问题创建的。使用10x Multiome方案测量同一细胞中的RNA表达(scRNA-seq)和染色质可及性(scATAC-seq)。我们此处使用的数据版本已经过预处理,以去除低质量的细胞。 让我们使用scanpy读取数据集以获取AnnData对象。
大批量单细胞rna-seq数据质量控制和分析方法,其特征在于,包括以下步骤: 第一步、原始测序文件的fastq格式或者比对完的sam/bam格式作为输入文件,运行相关命令; 第二步、测序片段水平的质量控制; 第三步、多细胞水平的质量控制; 第四步、单个细胞层面的质量控制; 第五步、细胞聚类和细胞特异峰的探测;以支持更多的降...
hisat2-build --large-index -p 10 lncRNAKB_hg38_v7.transcript.primary.assembly.fa --ss genome.ss --exon genome.exon hg38_lncRNA_index ga搞了好久,到最后一个gene count都没有,回头才发现问题,基因组用错了,我下载的是转录本数据(神奇的是居然能跑完整个流程)。因为注释就是基于GRCh38的,直接下...
Seurat积分方法属于一类线性嵌入模型,它利用相互最近邻(Seurat 称之为锚)的思想来纠正批量效应。相互最近邻是来自两个不同数据集的细胞对,当数据集放置在相同(潜在)空间中时,它们彼此相邻。找到这些细胞后,可以使用它们来对齐两个数据集并纠正它们之间的差异。在一些评估中,Seurat也被认为是最佳混合方法之一。
直接借鉴里面的分析pipeline 1. 构建index 这里用的是lncRNAKB这个数据库,省了不少事,既然NC都用了,那我们也用这个吧。http://psychiatry.som.jhmi.edu/lncrnakb/ 直接下载fasta和gtf文件,然后构建索引。 1 2 3 4 5 6 # hisat2提供了两个python脚本将GTF文件转换成hisat2-build能使用的文件 ...