当您拿到样本的单细胞RNA测序数据后,下一步就是进行准确的数据分析。目前已经有很多工具和分析平台被开发出来,专门用于处理单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。这些工具中,有R语言中的Seurat(由Rahul Satija实验室开发),以及Python中的scanpy(由Fabian Theis实验室开发)。这些工具提供了丰富的功能和参数,能够满足大部分常...
原文地址:https://bioinformatics-core-shared-training.github.io/RNAseq-R/rna-seq-preprocessing.nb.html 主要包括以下方面: 载入mapping, counting后的数据 过滤低表达基因 对表达数据进行质量控制 标准化处理 本次流程需要的包 library(edgeR)library(limma)library(Glimma)library(gplots)library(org.Mm.eg.db)li...
dittoSeq是一款对单细胞和批量 RNA 测序数据进行分析和可视化的工具,提供了多种可视化效果,并且允许自定义。 对于单细胞数据,dittoSeq 直接处理在其他软件包(Seurat、scater、scran 等)中预处理的数据。对于批量 RNAseq 数据,dittoSeq 的导入函数会将各种不同结构的批量 RNAseq 数据转换为 dittoSeq 帮助程序和可视化...
人单细胞RNA-seq数据集可包含多达25,000个基因的表达值。对于一个给定的scRNA-seq数据集其中有许多基因都不能提供有用信息,并且大多只包含零计数。即使在QC步骤中滤除了这些零计数基因后,单细胞数据集的特征空间也可能超过15,000个维度(即还会剩余15,000多基因)。为了减轻下游分析工具的计算负担、减少数据中的噪声...
Seurat是一个强大的工具包,用于处理和分析单细胞RNA测序数据。 umap是UMAP算法的实现。 步骤2: 数据加载 这一步骤中,我们将单细胞RNA测序的数据加载到R中。 # 假设您的数据文件名为“data.csv”data<-read.csv("data.csv",row.names=1)# 读取数据并设置行名 ...
5.5 芯片处理实际课题一 5.6 芯片处理实际课题二 5.7 芯片处理实际课题三 第六章 Bioconductor分析RNA-seq数据 6.1 示例课题介绍 6.2 高通量测序基础知识 6.3 RNA-seq技术的特点 6.4 RNA-seq数据预处理 6.5 RNA-seq数据分析 第七章 R的高...
5.3 基因芯片数据预处理 5.4 基因芯片数据分析 5.5 芯片处理实际课题一 5.6 芯片处理实际课题二 5.7 芯片处理实际课题三 第六章 Bioconductor分析RNA-seq数据 6.1 示例课题介绍 6.2 高通量测序基础知识 6.3 RNA-seq技术的特点 6.4 RNA-seq数据预处理 6.5 RNA-seq数据分析 ...
R语言在生物信息学和生物统计学中被广泛应用,有许多优秀的软件包可以帮助研究人员处理和分析生物学数据。其中一个重要的R语言包就是"scran",它是一个专为单细胞RNA测序数据分析而设计的工具。"scran"包提供了一系列强大的功能,用于预处理、降维和聚类分析,有助于研究人员更好地理解细胞间的差异和相似性。
作为单细胞数据分析神器，Seurat几乎是当前单细胞RNA-seq分析领域的不可或缺的工具，特别是基于10x ...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术能够在单细胞水平上解析基因表达情况,为研究细胞行为、差异表达和细胞谱系追踪提供了强有力的工具。根据样本分组进行分析是解读单细胞数据的重要步骤,涉及到样本的获取、预处理、降维与可视化等多个环节。本文将详细介绍R语言在单细胞数据分析中如何根据样本进行分组,并提供相应的代码示例。