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! 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识别共享和数据集特定的因素,以进行联合分析。该方法的详细数学原理可以在 论文 ...
当您拿到样本的单细胞RNA测序数据后,下一步就是进行准确的数据分析。目前已经有很多工具和分析平台被开发出来,专门用于处理单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。这些工具中,有R语言中的Seurat(由Rahul Satija实验室开发),以及Python中的scanpy(由Fabian Theis实验室开发)。这些工具提供了丰富的功能和参数,能够满足大部分常...
dittoSeq是一款对单细胞和批量 RNA 测序数据进行分析和可视化的工具,提供了多种可视化效果,并且允许自定义。 对于单细胞数据,dittoSeq 直接处理在其他软件包(Seurat、scater、scran 等)中预处理的数据。对于批量 RNAseq 数据,dittoSeq 的导入函数会将各种不同结构的批量 RNAseq 数据转换为 dittoSeq 帮助程序和可视化...
RNA-seq数据通常具有偏态分布,即计数数据在许多基因中可能很低(接近于零),而在少数基因中可能很高。这种分布模式不适合正态分布假设的许多统计方法。因此,在分析RNA-seq数据时,我们通常会使用专门为计数数据设计的统计模型,如负二项分布模型,这些模型能够处理这种过度分散的特性。 以下是数据作为CPM(每百万计数)的即时...
scuttle是R语言中备受欢迎的生物信息学包之一,其特色功能在于支持单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的深入分析和直观可视化。单细胞RNA测序作为一项先进的技术,已经引发了生物学领域的巨大关注。它突破了传统基因表达测定的限制,能够在单个细胞的水平上测量基因的表达水平,从而为我们展示了细胞在转录组水平上的多样性和差异。
使用R语言读取TCGA数据库的RNAseq数据 癌症基因组图谱(TCGA)是一个涵盖多种癌症类型的大型生物医学数据库,提供了丰富的基因表达数据。通过TCGA,研究人员可以获取不同患者的转录组(RNAseq)数据,以便进行癌症相关的基因表达分析。本文将介绍如何使用R语言读取TCGA下载的RNAseq数据,并展示相应的代码示例。
差异分析 前言 一.环境设置 二.加载R包 三、分析 1、DESeq2 2.edgeR 3.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: DESeq2 edgeR limma 下面是对整理好的表达矩阵进行下游分析,不是从上游分析开始 ...
当您拿到样本的单细胞RNA测序数据后,下一步就是进行准确的数据分析。目前已经有很多工具和分析平台被开发出来,专门用于处理单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。这些工具中,有R语言中的Seurat(由Rahul Satija实验室开发),以及Python中的scanpy(由Fabian Theis实验室开发)。这些工具提供了丰富的功能和参数,能够满足大部分常...
R语言实现时序RNA-seq分析 提到RNA-Seq差异表达分析,大家首先想到的癌症与癌旁组织的表达差异分析。然而如果想探究不同时间下对目标产生的影响,此方法便失去作用,那么便出现了时序RNA-seq。今天我们为大家介绍一个可以做时序RNA-seq分析的R包maSigPro。 首先我们看下其安装还是需要借助bioconductor库进行安装,具体步骤...