最后,使用“扭曲”算法将两个数据集对齐,该算法以一种对种群密度差异具有鲁棒性的方式对每个数据集的降维表示进行标准化。 往期内容: 重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——7. 使用Seurat进行单细胞RNA测序分析(1) 重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——7. 使用Seurat进行单细胞RNA测序分析(2) 重生...
Seurat整合创建了一个统一的对象,其中包含原始数据(“RNA”assay)和整合数据(“integrated”assay)。让我们将assay设置为RNA,可视化整合前的数据集。 > DefaultAssay(pbmc_seurat) <- "RNA" 对未整合(RNA)的数据进行标准化、HVG查找、Scale、PCA和UMAP: > pbmc_seurat <- NormalizeData(pbmc_seurat, verbose = F...
步骤:1、查找数据:下载TCGA中GBM的RNA-seq和甲基化数据 2、甲基化数据分析,正常肿瘤对比,进行差异甲基化分析,找出肿瘤样本中高甲基化区域 3、对RNA-seq数据进行分析,正常肿瘤对比,差异表达基因的筛选,找出肿瘤样本中低表达基因。 4、结合甲基化和RNA-seq数据,将高甲基化和低表达基因取交集,这些基因很可能属于抑癌...
我们将用来演示数据集成的数据集包含多个骨髓单核细胞样本。这些样本最初是为2021年单细胞分析NeurIPS竞赛中的开放问题创建的。使用10x Multiome方案测量同一细胞中的RNA表达(scRNA-seq)和染色质可及性(scATAC-seq)。我们此处使用的数据版本已经过预处理,以去除低质量的细胞。 让我们使用scanpy读取数据集以获取AnnData对象。
今天给大家介绍由新南威尔士州悉尼大学数学与统计学院Yingxin Lin等人在《bioRxiv预印本》上发表了一篇名为“scJoint: transfer learning for data integration of single-cell RNA-seq and ATAC-seq”的文章。文中提出了一种整合scRNA-seq和scATAC-seq数据的异构集合的转移学习方法(scJoint)。scJoint使用一个神经网...
ingest是一种基于PCA的数据整合方法,ingest函数假定有一个带注释的参考数据集,该数据集捕获感兴趣的生物多样性。合理做法是在参考数据上拟合模型,并使用它来推算新的数据。目前,该模型是一个结合了邻近查找搜索树的PCA模型。 由于ingest简单,过程清晰,...
Seurat积分方法属于一类线性嵌入模型,它利用相互最近邻(Seurat 称之为锚)的思想来纠正批量效应。相互最近邻是来自两个不同数据集的细胞对,当数据集放置在相同(潜在)空间中时,它们彼此相邻。找到这些细胞后,可以使用它们来对齐两个数据集并纠正它们之间的差异。在一些评估中,Seurat也被认为是最佳混合方法之一。
组结构重构的最优化模型.以Hi-C数据为基础,整合了ATAC-seq数据,RNA-seq数据,通过染色质相互作用区域的可及性状态,以及邻近基因的表达水平,提升三维基因组结构识别的分辨率.在公共数据集上进行测试,发现数据整合优化模型对Hi-C数据分辨率的提升具有很好... 闫东升 - 《内蒙古大学》 被引量: 0发表: 2020年 Smarca4...
在最新的研究中,四川大学的研究团队揭示了细胞异质性的两面性,尽管通常被视为数据整合的干扰,但若妥善利用,可以反之用来改善数据整合。据此,团队提出了一种以异质方式整合细胞的多组学数据整合方法,称为 scBridge。 研究以「scBridge embraces cell heterogeneity in single-cell RNA-seq and ATAC-seq data integration...
最后是RNA-seq和ATAC-seq数据整合分析 首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己...