saveRDS(seurat, file="integrated_seurat.rds") 需要提醒的是,尽管 tSNE/UMAP 的嵌入和聚类分析应当基于integrated测定来进行,但校正后的数据作为基因表达量的定量指标已不再十分可信。因此,建议在进行其他分析,例如识别聚类标记和进行可视化时,改用未经校正的表达值,方法是将DefaultAssay切换回RNA。 DefaultAssay(seurat)...
鉴于单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据中样本量巨大(每个细胞作为一个样本),在分析时,不仅需要关注p值,还应该考虑基因在特定细胞簇中的检测频率(pct)以及该基因在簇内外细胞表达的相对变化量(logfc)。因此,相关函数提供了min.pct和logfc.threshold参数,用以设定效应大小的阈值。 你可能已经意识到这个过程耗时较长。实...
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。 在这里...
例如,表达水平低的基因以及在所有细胞中表达水平相似的基因,它们提供的信息量较少,可能会模糊不同细胞群体之间的差异。因此,在深入分析scRNA-seq数据之前,进行恰当的特征选择是非常必要的。 在Seurat或者更广泛地说,在单细胞RNA-seq数据分析中,这一步通常涉及到识别表达水平在细胞间变化最大的高变异性特征/基因。 se...
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...
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...
分析完成之后会产生以下结果: 最后还有一小步,借助rmarkdown,生成html文档 rmarkdown::render('report.Rmd',output_file='output.html') 所以这里一共使用了3个脚本,最终完成了整个RNAseq的分析流程。 总结 以上分析脚本用起来相当容易,我也成功分析了多个RNAseq项目,这里把核心...
R语言求GEO基因表达量 r语言rnaseq 数据gsea分析 文章目录 RNA-seq 数据分析流程 相关软件安装 下载数据 sra转fastq格式 数据质控 数据质控,过滤低质量reads,去接头 比对 首先下载参考基因组及注释文件,建立索引 比对 sam文件转bam 为bam文件建立索引 reads的比对情况统计...
R语言如何处理GSE数据 r语言rnaseq 数据gsea分析 geo读取表达矩阵 RNA-seq R语言方法一:1.从geo页面直接下载表达矩阵,然后通过r读取表达矩阵 2.利用getgeo函数读取表达矩阵 3.利用geo自带的geo2r,调整p值为1,获取探针和基因名的对应关系 1 #http://zouyawen.top/2020/10/09/%E8%BD%AC%E5%BD%95%E7%BB%...
学徒作业,以仅提供bam文件的RNA-seq项目重新分析教程提到的数据集为例子,比较3大R包(limma,edgeR,DEseq2)差异分析的结果,绘制一个韦恩图或者其它可视化的展现形式!因为这个RNA-seq项目的数据库链接在:https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB36947,仅仅是提供bam文件,如果你搞不定表达矩阵,可以发邮件找...