此外，由于 scRNA-seq 数据本身的稀疏性，即便通过 PCA 等降维处理去噪，不同细胞之间的差异也难以像 bulk RNA-seq 那样精准量化。因此，scRNA-seq 数据分析中更常采用基于图的社区识别算法。这里的“图”是一个数学概念，表示一组对象及其之间的关系；通俗地说，就是细胞间构建的网络。具体来说，首先会生成一
data <- plotPCA(vsd, intgroup=c("condition"), returnData=TRUE)percentVar <- round(100 * att...
RNA-seq数据从Count表达矩阵开始进行数据清洗整理、样本聚类分析、PCA分析、特定基因表达、差异表达分析、通路富集分析(GO、KEGG)及GSEA分析; 将以上数据分析结果进行聚类热图、PCA图、箱线图、富集分析(个性化展示)气泡图和柱状图、单样本及多样本GSEA分析图; 将课程内容学懂吃透,融会贯通后,具备为别人提供RNA-seq数据...
## 样本间距离的热图 ## 样本的PCA图 # 差异分析 dds <- DESeq(dds) resultsNames(dds) res <- results(dds,name = "dex_treated_vs_control") degDeseq2 <- res %>% as.data.frame() %>% na.omit() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18....
model.matrix(~as.factor(Modtype))# 使用PCA查看批次效应library(FactoMineR)library(factoextra)pre.pca<-PCA(t(exp),graph=FALSE)fviz_pca_ind(pre.pca,geom=c("point","text"),col.ind=condition$batch,addEllipses=TRUE)# 也通过使用Hierarchical clustering的聚类方法dist_mat<-dist(t(exp))clustering<-...
#dittoScatterPlot()的轴是基因表达数据或meta数据,dittoDimPlot()的轴是降维,如 tsne、pca、umap 或类似数据dittoScatterPlot(object=sce,x.var="nCount_RNA",y.var="nFeature_RNA",color.var="percent.mito")dittoDimPlot(sce,"cluster",do.label=TRUE,labels.repel=FALSE,add.trajectory.lineages=list(c("...
它就像校正后的 PCA，因此应该明确告诉 Seurat 在后续分析中使用harmony校正，包括制作 UMAP 嵌入和识别...
此外，由于 scRNA-seq 数据本身的稀疏性，即便通过 PCA 等降维处理去噪，不同细胞之间的差异也难以像 ...
3、PCA分析 vsd <- varianceStabilizingTransformation(dds)library(ggplot2)data <- plotPCA(vsd, int...
9.1. PCA # 将所有样本转换为 rlog ddsMat_rlog <- rlog(ddsMat, blind = FALSE) # 按列...