生成的 Seurat 对象默认的测定方法会被设置为integrated,但可以通过代码DefaultAssay(seurat) <- "RNA"切换回默认的测定方法。 然后,只需使用校正后的 Seurat 对象,并重新执行第一部分的流程,但需要跳过前两个步骤,即归一化和识别高变异基因这两个步骤。 seurat <- ScaleData(seurat) seurat <- RunPCA(seurat, n...
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...
1. PCA与聚类的关系,PCA不是聚类,它只是降维,只是在RNA-seq当中,好的replicates往往会聚在一起,才会误以为PCA可以做聚类。PCA是降维,是聚类的准备工作,最常见的聚类是k-means聚类,为了降低计算复杂度,我们可以在PCA的结果里做聚类。 2. 协方差矩阵为什么比相关性矩阵用途更广?因为协方差里包含了两种信息,变量间...
1. PCA与聚类的关系,PCA不是聚类,它只是降维,只是在RNA-seq当中,好的replicates往往会聚在一起,才会误以为PCA可以做聚类。PCA是降维,是聚类的准备工作,最常见的聚类是k-means聚类,为了降低计算复杂度,我们可以在PCA的结果里做聚类。 2. 协方差矩阵为什么比相关性矩阵用途更广?因为协方差里包含了两种信息,变量间...
如何使用R语言进行PCA分析? ggplot2在R语言中如何用于数据可视化? 在R语言中,如何利用ggplot2对PCA结果进行美化? 论文 Removing unwanted variation from large-scale RNA sequencing data with PRPS https://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w#data-availability 数据链接 https://zenodo.org/record/6...
在进行PCA分析前,首先需要准备好转录组数据。转录组数据通常是一个基因表达矩阵,行表示基因,列表示样本。数据可以通过高通量测序技术(如RNA-Seq)获取,并经过预处理(如去除低表达基因和归一化处理)生成。 二、加载必要的R包 在R语言中,有许多包可以用来进行PCA分析,如`prcomp`、`PCA`等。通常,我们会使用`prcomp`...
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 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,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方...
在教师节收到学生提问,刷我B站74小时视频的时候看到我演示了RNA-seq差异分析只用了一行代码就完成了3大R包的全部分析,并且输出了对应的图表结果,觉得很神奇,但是B站视频并没有配套讲义和代码还有测试数据。 首先我一直使用airway数据集做测试 airway数据集这里我就不多说了,搜索生信技能树早期教程可以看到很多介绍,使...
RNAseqQC:一个用于RNA-seq数据质控评估的R包 RNAseqQC通过一个提供一系列数据可视化功能来帮助RNAseq数据质量控制的R包,它允许识别具有不需要的生物或技术影响的样品,并探索差异测试结果。 源码:https://github.com/frederikziebell/RNAseqQC 安装指南 安装过程简单明了,只需在R环境中执行以下命令:...
简介:跟着Nature Biotechnology学作图:R语言pca分析并使用ggplot2可视化结果 论文 Removing unwanted variation from large-scale RNA sequencing data with PRPS https://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w#data-availability 数据链接 https://zenodo.org/record/6459560#.Y2D2NHZBzid ...