非Visium空间组测序数据转换为Seurat空转object,方便易用 library(Seurat) seurat_to_spatial <- function(mat,imgx,imgy){ #只要输入三个信息,表达矩阵,x(col),y(row)坐标 spatialObj <- CreateSeuratObject(counts =mat,assay='Spatial') spatialObj$imgx <- as.numeric(imgx) spatialObj$imgy <- as.num...
空间转录组分析流程(使⽤Seurat对空间数据集进⾏分析)空间转录组分析流程(使⽤Seurat对空间数据集进⾏分析)因为每次打开这个⽹页都⾮常慢,所以我讲这个⽹页进⾏⼀个翻译,⽅便学习。使⽤Seurat对空间数据集进⾏分析,可视化和集成1、介绍本教程演⽰了如何使⽤Seurat(> = 3.2)分析空间分布的...
来自瑞典的科研团队开发了STUtility,一个为空间转录组学数据提供完整工作流程的工具,从测序和图像数据处理到组织的最终三维模型的创建。 STUtility是什么? STUtility是一个R软件包,该软件包以10x Genomics Visium 数据为输入,提供了执行标准化数据转换、多个组织切片对齐、区域注释以及在三维模型框架中对组合数据进行可视...
单细胞空间转录组数据分析流程一般包括以下步骤: 1.数据预处理: 质量控制:检查数据的质量,去除低质量的细胞或基因。 数据标准化:对基因表达数据进行标准化处理,以消除技术偏差。 细胞过滤:根据细胞的特征(如基因表达量、细胞大小等)过滤掉不符合要求的细胞。 2.细胞聚类: 选择合适的聚类算法,将相似的细胞聚成不同的...
让单细胞和空间转录组数据可视化和分析流程讲解【bio588】 只看楼主收藏回复 生信小屋 中级粉丝 2 让单细胞和空间转录组数据可视化和分析流程讲解【bio588】 送TA礼物 1楼2023-03-03 16:38回复 生信小屋 中级粉丝 2 2楼2023-03-03 16:43 回复 ...
空间转录组流程是一种高通量的基因表达分析技术,可以同时检测 数千个基因的表达水平。该技术的流程包括样品准备、RNA 提取、 RNA 质量检测、RNA 文库构建、高通量测序和数据分析等步骤。 样品准备是空间转录组流程的第一步。样品可以是细胞、组织或者 生物体的某个部位。在样品准备过程中,需要注意避免 RNA 的降解 ...
单细胞转录组流程包括细胞质控、批次评估/校正、降维聚类、分群注释、差 异表达、富集分析、拟时分析、细胞间相互作用分析和其它深度分析。 单细胞转录组流程中的细胞质控是为了剔除低质量的细胞;批次评估/校正 是为了去除批次效应对数据的扭曲;降维聚类是为了将数据转变为低维可视化结 果;分群注释是为了对细胞类型进行...
一种空间转录组测序数据的分析方法,包括如下过程: s1、样本检测建库; s2、测序数据的生物信息分析。 优选地,步骤s1包括如下过程: (1)样本准备:将组织速冻后,使用oct包埋剂对组织进行包埋,在低温环境(一般为-10℃,组织不同,上、下微有浮动)下,使用冷冻切片技术从组织块上切取一张长、宽各10mm,10μm厚的切片...
12、在某些实施方案中,根据本发明所述的分析单细胞和空间转录组数据中的宏基因组的方法,其中,所述第一阈值不小于50%,所述第二阈值不小于80%。 13、在某些实施方案中,根据本发明所述的分析单细胞和空间转录组数据中的宏基因组的方法,其中,所述步骤(4)进一步包括对所述比对后的微生物序列读段进行注释的步骤。
来自瑞典的科研团队开发了STUtility,一个为空间转录组学数据提供完整工作流程的工具,从测序和图像数据处理到组织的最终三维模型的创建。 STUtility是什么? STUtility是一个R软件包,该软件包以10x Genomics Visium 数据为输入,提供了执行标准化数据转换、多个组织切片对齐、区域注释以及在三维模型框架中对组合数据进行可视...