cl_markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 2, wt = avg_logFC) 鉴于单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据中样本量巨大(每个细胞作为一个样本),在分析时,不仅需要关注p值,还应该考虑基因在特定细胞簇中的检测频率(pct)以及该基因在簇内外细胞表达的相对变化量(logfc)。因此,相关函数提供了min.pct和lo...
进行这种分析时,首先需要一个优质的参考数据集。对于脑类器官样本而言,艾伦脑图谱(Allen Brain Atlas)提供的 BrainSpan 人类大脑批量 RNA-seq 数据集,涵盖了从早期胎儿发育到成人的阶段,是一个非常好的选择。 ref_brainspan <- readRDS("data/ext/brainspan_fetal.rds") 下一步,将计算每个细胞与参考样本之间的相似...
例如,表达水平低的基因以及在所有细胞中表达水平相似的基因,它们提供的信息量较少,可能会模糊不同细胞群体之间的差异。因此,在深入分析scRNA-seq数据之前,进行恰当的特征选择是非常必要的。 在Seurat或者更广泛地说,在单细胞RNA-seq数据分析中,这一步通常涉及到识别表达水平在细胞间变化最大的高变异性特征/基因。 se...
在RNA-seq分析中,可以使用R语言来计算RPKM(Reads Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)值,该值用于衡量基因的表达水平。 要将基因长度导入RPKM计算的日期集,可以按照以下步骤进行: 首先,需要获取RNA-seq测序数据,并进行质量控制和预处理。这包括去除低质量的reads、去除接头序列、去除重...
本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程,持续更新,欢迎关注,转发! 10. 伪时间细胞排序 如前所述,在 UMAP 嵌入中看到的背侧端脑细胞形成的类似轨迹的结构,很可能代表了背侧端脑兴奋性神经元的分化和成熟过程。这个过程很可能是连续的,因此将其视为一个连续的轨迹,而非不同的聚类,更为合适。在这种情况下,进行...
单细胞RNA-seq数据分析中最常用的标准化方法与TPM(每百万读数的转录本数)概念类似 - 即对每个细胞的特征表达量进行标准化,然后乘以一个缩放因子(默认为10000)。最后,将得到的表情水平进行对数转换,以便表达值更符合正态分布。值得一提的是,在进行对数转换之前,每个值都会加上一个伪计数,这样即使在某个细胞中未...
本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程[1],持续更新,欢迎关注,转发! 8. 细胞聚类 分析scRNA-seq 数据时,绘制标记基因的特征图通常是一个良好的起点。然而,要深入理解数据中的异质性,需要通过无偏的方式将细胞分组,这就是聚类的作用。理论上,任何聚类方法都可以应用于 scRNA-seq 数据,包括层次聚类和 k-means ...
介绍 RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以...
RNAseq原始数据中基因名称是"ENSG"开头的Ensemble ID,而实际分析时需要将ENSG转换为对应的基因名称。下面以GEO数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE213001) 下载到的GSE213001_Entrez-IDs-Lung-IPF-GRCh38-p12-logRPKMs-normalised.csv为例 (肺纤维化患者与健康人的Bulk tissue RN...
ComBat_seq使用负二项回归的ComBat改进模型,专门针对RNA-Seq count数据 # BiocManager::install("sva")library(sva)combat_count<-ComBat(as.matrix(exp),batch=condition$batch,mod=mod# 添加生物分组信息)combat.pca<-PCA(t(combat_count),graph=FALSE)fviz_pca_ind(combat.pca,col.ind=condition$batch,geom=...