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! 利用注释好的参考数据集辅助新数据分析 随着全球范围内单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的不断增多,特别是在人类细胞图谱(HCA)项目的推动下,大量注释详尽的图谱级scRNA-seq数据集已公开可用。因此,在分析新的相关数据集时,若不利用这些资源来辅助分...
第一种方法的目标是将两个数据集中的细胞簇或细胞类型进行关联。这种方法虽然简单,但存在一个明显的缺陷:两个数据集中的细胞簇或细胞类型可能没有以相同的分辨率定义,因此难以直接比较。这一问题在动态系统中尤为突出,例如发育或再生过程,这些系统中细胞状态是连续变化的,而聚类分析可能会因数据集的不同而以不同的...
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 等常用于 bulk RNA-seq 数据的方法。但由于 scRNA-seq 数据样本量通常极大(如一次 10x 实验可能包含数千个细胞),这些方法运行速度非常慢。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...
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! 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,...
根据 scRNA-seq 数据反映的具体生物系统,还可以进一步运用一些分析方法,来挖掘更深层次的生物学信息。这些方法包括但不限于 pseudotime analysis(伪时间分析,前面已提到)、不同条件下基因表达差异的 differential expression analysis、RNA velocity analysis(RNA速度分析)、branching point analysis(分支点分析)、基于 ...
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...
R中单细胞RNA-seq分析教程 (5)-11. 结果保存 这就是本教程第一部分的全部内容,涵盖了对单个 scRNA-seq 数据集进行的大部分基础分析。在分析结束时,当然希望保存结果,可能是操作过一段时间的 Seurat 对象,这样下次就不需要重新运行所有分析了。保存 Seurat 对象的方法与保存其他 R 对象一样。可以使用saveRDS/...
R语言测序数据分析sci r语言rnaseq 数据gsea分析,差异分析前言一.环境设置二.加载R包三、分析1、DESeq22.edgeR3.limma-voom总结参考前言对于二代测序的count值(也就是没有标准化后的数据)通常有三个包可以进行差异分析:DESeq2edgeRlimma下面是对整理好的表达矩阵进行下
引言 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! 2.3. 使用 LIGER 进行数据整合 除了 Harmony 和 Seurat,Evan Macosko 实验室开发的 LIGAR 也是被基准论文重点介绍的另一个数据整合工具。LIGAR 通过集成非负矩阵分解来...
在RNA-seq分析中,对原始计数数据进行归一化是一个重要的步骤,因为它可以帮助消除由于测序深度、文库大小或批次效应等因素导致的差异。CPM(每百万计数)是一种简单的归一化方法,它将每个样本的原始计数除以该样本中所有基因计数的总和,并乘以一百万,以得到每个基因在每个样本中的相对表达量。