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! 基于Seurat 的标签转移 前面提到的两种方法虽然简单明了,但这种简单性也限制了它们的表现。在这些方法中,签名列表中的每个基因都被同等对待,但实际上,这些基因在区分细胞类型时的作用可能大不相同。如果忽视了这些基因重要性的差异,那么分析结果很...
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! 简介 现在,很少有人只进行一次单细胞RNA测序实验并仅产生一份数据。原因很直接:目前的单细胞RNA测序技术每次只能捕捉到有限样本的分子状态。为了在多个实验和不同条件下对众多样本进行测量,通常需要对来自不同实验的单细胞RNA测序数据进行联合分析。虽...
scuttle可以将高维的scRNA-seq数据转化为低维空间,如主成分分析(PCA)和t分布随机邻域嵌入(t-SNE)等方法,从而在二维或三维平面上呈现细胞的分布。这使得研究人员能够更准确地识别和理解细胞的聚类模式、不同细胞类型以及在发育过程中细胞状态的变化。 通过这种降维和可视化的手段,scuttle赋予了研究人员深入探索细胞多样性...
# dat.pca <- PCA(dat, graph = FALSE) # ggord(dat.pca,group_list,coord_fix = FALSE, # arrow = 0,vec_ext = 0,txt = NULL) # ggsave("PCA.pdf") #PCA--使用DESeq2的plotPCA包;样本数<30:rlog; >30:vst(归一化) rld<-rlog(dds,blind...
RNA 速度分析需要分别准备细胞的外显子和内含子计数矩阵。但遗憾的是,目前最常用的 10x Genomics scRNA-seq 平台的标准预处理工具 CellRanger 只统计外显子区域的转录本数量,所以需要额外步骤来生成所需的矩阵。通常有两种办法: 利用CellRanger 的映射结果(BAM 格式)和基因注释信息,通过转录计数工具(比如 dropEst)生...
,如果你认可了学习Bulk RNA-seq分析的必要性,那我们就一起来开始零基础学习之旅。今天的任务是主成分分析(PCA)图,如果时间紧,可以简单看看整体的分析流程;如果有时间,可以跟着我们的代码和数据,一起练习。话不多说,开始绘图~ 1.安装并加载R包 library(tidyverse)library(factoextra)library(ggplot2)library(...
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...
如果没有参考序列,则需要先把序列组装成转录本,再将reads比对到组装后的参考转录本上,然后使用HTseq-count等算法对转录本进行定量 3.1 转录本发现 使用Illumina技术检测的short reads来发现新的转录本是RNA-seq分析中的一个挑战。通常来说,短reads很少会跨越多个剪切位点,这就很难直接推断出一个转录本的整体长度。
工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为DESeq2的输入,使用 R 语言进行统计分析。 7.1. 安装R包 source("https://bioconductor.org/biocLite.R")biocLite("DESeq2"); library(DESeq2)biocLite("ggplot2"); library(ggplot2)biocLite("clusterProfiler"); library(clusterProfiler)biocLite("biomaRt"); library...