我们将从讨论该工作流程的第一部分开始,该部分是从原始序列数据生成计数矩阵。我们将重点关注基于液滴的3'端测序,如inDrops、10X Genomics和Drop seq。 测序后,测序设备将原始测序数据输出为BCL或FASTQ格式,或生成计数矩阵 (count matrix)。如果读取的是BCL格式,那么我们需要转换为FASTQ格式。有一个名为bcl2fastq的...
Seurat 对象中assays用于存储表达矩阵, counts存储原始数据(稀疏矩阵),data存储Normalize()之后的数据,scale.data存储ScaleData()缩放后的数据,SCT存储标准化之后的数据, meta.data存储细胞注释信息(或称为临床信息), active.assay存储默认的矩阵名, active.ident存储默认的细胞注释信息(或称为临床信息)。 library(Seura...
我们拿到的数据通常是一个feature-by-sample的表达矩阵。 在scRNA-seq分析中,我们一般需要从counts矩阵开始分析,代表每个cell的feature的reads/UMI。feature可以是gene、isoforms或exons。🤒 singlecellexperiment 4SingleCellExperiment对象 4.1 读入数据 代码语言:javascript ...
导入scRNA-seq数据 无论使用哪种技术或流程来处理您的单细胞RNA-seq序列数据,输出通常都是相同的。也就是说,对于每个单独的样本,您将拥有以下三个文件: 包含细胞ID的文件,表示量化的所有细胞 包含基因ID的文件,表示量化的所有基因 每个细胞的每个基因的表达矩阵 可以通过单击data/ctrl_raw_feature_bc_matrix文件夹...
数据比对：scATAC-seq数据比对通常需要使用比对软件如Bowtie2、BWA等将reads比对到参考基因组上。信号矩阵...
单细胞scRNA-seq学习笔记2-数据预处理课程学习生信技能树单细胞转录组(基础)一、转录组上游分析主要是质控和构建表达矩阵等,这一步非常重要,决定下游分析的质量。一般没有root权限,可以安装miniconda进行上游分析,具体步骤参考原创10000+生信教程大神给你的RNA实战视频演练二...
从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq—读入数据详解 学习目标 构建QC指标和相关的图,以直观地了解数据的质量 评估QC指标并设置过滤条件以删除低质量的细胞 scRNA-seq质量控制流程 此工作流程的每个步骤都有自己的目的和挑战。对于原始计数数据的质量控制,包括: ...
关于单细胞测序,我们已经知道了它和bulk RNA-seq的区别,简单说就是scRNA体现异质性(个体),bulk体现平均程度(总体),因此利用bulk RNA不能区分一个样本中的不同细胞类型 做scRNA的最大的好处就是可以'对症下药'(当然这也是最理想的情况=》什么细胞配合什么种类或者剂量的药物) ...
将sc_2$SCT下拉,可以看见这个结构中也保存了sct标准化后的counts矩阵sc_2$SCT@data,sct标准化找到的高变基因sc_2$SCT@var.features,sct标准化后的scale矩阵sc_2$SCT@scale.data。 sc_2SCT.png 这里有个小tips,sct标准化默认寻找的是3000个高变基因,可以看len(sc_2$SCT@var.features)==3000。
生信与基因组学：单细胞RNA测序（scRNA-seq）cellranger count的细胞定量和aggr整合 Seurat分析流程入门 1. 数据与R包准备 以下代码在RStudio中实现，Seurat 4.0。1.1 PMBC数据下载 下载2700个10X单细胞-外周血单核细胞（PBMC）数据集。1.2 分析R包安装 2. 数据预处理 2.1 构建单细胞Seurat对象 ...