scuttle可以将高维的scRNA-seq数据转化为低维空间,如主成分分析(PCA)和t分布随机邻域嵌入(t-SNE)等方法,从而在二维或三维平面上呈现细胞的分布。这使得研究人员能够更准确地识别和理解细胞的聚类模式、不同细胞类型以及在发育过程中细胞状态的变化。 通过这种降维和可视化的手段,scuttle赋予了研究人员深入探索细胞多样性...
7.4. DESeq2对象 根据计数和元数据创建DESeq2对象 # - countData : 基于表达矩阵 # - colData : ...
scuttle可以将高维的scRNA-seq数据转化为低维空间,如主成分分析(PCA)和t分布随机邻域嵌入(t-SNE)等方法,从而在二维或三维平面上呈现细胞的分布。这使得研究人员能够更准确地识别和理解细胞的聚类模式、不同细胞类型以及在发育过程中细胞状态的变化。 通过这种降维和可视化的手段,scuttle赋予了研究人员深入探索细胞多样性...
当然这个标准也可以根据实际数据调整,如差异倍数下调为1.5、FDR≤0.01等。在这里我们使用R中DESeq2包...
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