1.安装Seurat时部分依赖包未安装成功 # 使用Bioconductor安装Seurat if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install() install.packages("Seurat") 【逐个安装未安装成功依赖包】 install.packages("Rcpp") install.packages("RcppArmadillo") install.pac...
要使用scRNAseq这个R包,首先要对它进行了解,包中内置了Pollen et al. 2014 的数据集(https://www.nature.com/articles/nbt.2967),到19年8月为止,已经有446引用量了。只不过原文完整的数据是 23730 features, 301 samples,这个包中只选取了4种细胞类型:pluripotent stem cells 分化而成的 neural progenitor cell...
3. Adding new data sets R bioconductor中的scRNAseq数据包是专门提供scRNA-seq数据的包。 回到顶部 1.Introduction scRNA-seq包提供了一个方便的途径来获得公开的数据集,这些数据集是以SingleCellExperiment 格式存储的。 library(SingleCellExperiment)library(scRNAseq) fluidigm <-ReprocessedFluidigmData() fluidigm ...
scRNAseqR 包提供了一个方便的方式来直接获取公共的单细胞数据。获取的单细胞数据以SingleCellExperiment对象储存。 安装# if(!requireNamespace("BiocManager", quietly =TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("scRNAseq") 使用# scRNAseq貌似就两类函数。 一类是列举出,可支持获取的数据集。 d...
scRNAseq可谓是目前科研界研究细胞异质性的有效手段,正处于如火如荼的阶段。单细胞分析一个很重要目的就是为了确定细胞的类型。说到单细胞分析,大家第一时间想到的肯定是三大R包Seurat、monocle、scater,但是今天我准备给大家介绍一个新的R包metacell,可以用来聚类和注释细胞类型,功能堪比Seurat,但实现方法却很不一样。
scRNAseq可谓是目前科研界研究细胞异质性的有效手段,正处于如火如荼的阶段。单细胞分析一个很重要目的就是为了确定细胞的类型。说到单细胞分析,大家第一时间想到的肯定是三大R包Seurat、monocle、scater,但是今天我准备给大家介绍一个新的R包metacell,可以用来聚类和注释细胞类型,功能堪比Seurat,但实现方法却很...
至此,我们的数据处理过程就结束了,这个流程可以复制到我们scRNA-seq数据多数据集联合上,当然我们标准的Seurat对象标准流程也是可以使用后续的可视化方式 注意:如果不是基于这个R包获得的对象,尽管对象本质都是一样,但是有些信息是缺少的,可能只能可视化部分图表,需要额外添加信息 ...
要使用scRNAseq这个R包,首先要对它进行了解,包中内置了Pollen et al. 2014 的数据集(https://www.nature.com/articles/nbt.2967),到19年8月为止,已经有446引用量了。只不过原文完整的数据是 23730 features, 301 samples,这个包中只选取了4种细胞类型:pluripotent stem cells 分化而成的 neural progenitor cell...
https://github.com/jmzeng1314/scRNA_smart_seq2/blob/master/scRNA/study_scRNAseq.html 要使用scRNAseq这个R包,首先要对它进行了解,包中内置了Pollen et al. 2014 的数据集(https://www./articles/nbt.2967),到19年8月为止,已经有446引用量了。只不过原文完整的数据是 23730 features, 301 samples,这个包...
SingleR是single-cell RNA sequencing (scRNAseq) 数据的自动注释方法(Aran et al. 2019)。给出具有已知标签的样本(single-cell or bulk)的参考数据集,它基于与参考集的相似性来标记来自测试数据集的新的细胞。具体地说,对于每个test cell进行如下操作: ...