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! 3. 如何比较不同数据整合方法 当数据集完成整合后,就可以进一步开展多种分析了,这些分析内容包括但不限于第 1 部分提及的细胞聚类、标记识别、细胞聚类重新注释、伪时间分析、分支点分析以及 RNA 速度分析等。此外,还能对同一聚类中不同样...
} ranked_expr_ds1 <- rank_matrix(seurat_DS1@assays$RNA@data[genes2cor,]) 最后,要快速算出两个稀疏矩阵之间,或者一个稀疏矩阵和一个密集矩阵之间的 Pearson 相关性,建议用 qlcMatrix 包里的 corSparse 函数。算完之后,如果查询数据集里某个细胞的转录组跟某个参考细胞类型最相似,就可以把这个细胞归到那...
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...
简介:R中单细胞RNA-seq分析教程 (13) 引言 本系列开启 R 中scRNA-seq数据分析教程,持续更新,欢迎关注,转发!想要获取更多教程内容或者生信分析服务可以添加文末的学习交流群或客服QQ:941844452。 基于Seurat 的标签转移方法 目前最主流的标签转移方法,也就是 Seurat 中实现的基于锚点的标签转移。它的原理不算太复杂...
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。
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! 细胞水平上的转录组相似性分析 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...
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析,尤其是帮助注释,将是一种资源浪费。这与之前的情况不同,之前处理的是多个地位平等的数据集整合。
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
RNAseq中R语言的基因富集分析，KEGG、GO和GSEA的实战详解如下：基因富集分析概述：基因富集分析是一种生物信息学工具，用于理解基因组中特定基因集合的功能特性。它在解读基因表达数据时尤为关键，通过对比感兴趣基因集与参考基因组或已知功能注释，揭示其潜在生物学意义。KEGG富集分析：KEGG数据库：包含生物...