seurat_integrated@reductions$umap@cell.embeddings[1:10, 1:2] FetchData()函数只是让我们更容易提取数据。 在下面的UMAP图中,各细胞按照各主成分的PC评分来表示。 让我们来看看前16位的PC评分: #在UMAP上为类群中心添加类群标签 umap_label <- FetchData(seurat_integrated, vars = c("ident", "UMAP_1",...
在UMAP图绘制完毕之后,点的分布可能会比较稀疏,在观察不同细胞分布时上可能不太直接,因此,可以尝试着在UMAP图上再绘制一个箱线图,提供不同细胞在UMAP_1和UMAP_2的分布情况 0. 实际效果 话不多说,都在图里了 1. 准备工作 1.1 需要的文件 实际绘图的话仅需要plot_data,本文使用的原始数据来源于Seurat官网,...
常见的scRNA-seq数据分析图主要包括两大方面,一个是细胞层面的聚类效果图,另一个是基因表达相关的图。 一 细胞的聚类效果图UMAP/t-SNE Seurat提供了t-SNE和UMAP的降维功能,通过非线性的方法将细胞在高维度的拓扑结构映射到二维平面中, 在其可视化效果图中能将细胞群分成不同的集群,通过注释显示出不同的细胞类型。
大多数scRNA-seq数据集是复杂的,它们的结构不能被两个或三个主成分所捕获。因此,可视化算法被用来创建一个二维图,从更多的重要成分总结scRNA-seq数据集。目前的最佳实践方法是UMAP,UMAP在很大程度上取代了t-SNE。t-SNE和UMAP的一个缺点是它们都需要一个用户定义的超参数,而结果可能对所选的值很敏感。 Unsupervised...
图1 PCA聚类分析 图2 UMAP细胞聚类 图3 鉴定到marker基因图4注释细胞类群 图5 细胞间通讯分析图6 拟时序分析 图7 RNA速率分析图8 转录因子活性分析 scRNA-seq送样要求: 新鲜组织、血液样本、单细胞悬液寄送: 组织样品 血液 单细胞悬液 样品量 组织>0.2g ...
3、snRNA-seq和scRNA-seq转录组的比较 为了进一步评估两种方法之间的差异,将本研究的snRNA-seq和 scRNA-seq 数据以及最近一项研究的 scRNA-seq 转录组数据进行了整合,总共产生了17 个簇,这三个数据集在UMAP图上产生了良好的分布重叠(图3)。研究进一步计算三个数据集中每种细胞占总细胞的比例,发现snRNA-seq数据集中...
单细胞测序技术一直是讨论热度极高的话题,除了单细胞转录组测序(scRNA-seq),单细胞ATAC测序(scATAC-seq)也逐渐引起科研人员的注意,使得scATAC-seq在单细胞层面研究染色质开放性成为可能,而正好scRNA-seq是在单细胞层面研究基因表达量的技术,又因为基因在发生转录之前,表观遗传调控会在染色体水平上调整结构,从而会影响基...
UMAP聚类分析表明,不同免疫细胞诱导的生物膜转录群体具有显著差异,反映了其对免疫挑战的差异性反应。此外,毒力、应激反应及代谢相关的转录调控网络在不同免疫环境下的变化为研究生物膜-宿主相互作用提供了新视角。 图6 生物膜对不同的免疫压力表现出差异化的响应...
许多先前的研究表明,肿瘤间异质性和细胞组成的个体差异与生存率密切相关,强调了一种潜在需求,即剖析肿瘤微环境(TME)的复杂和动态生物学特征以干预GC。最近,单细胞RNA测序(scRNA-seq)目前已成功用于破译GC的微环境。 在这篇文章中,作者...
要生成这些可视化效果,我们需要首先运行PCA和UMAP方法。让我们从PCA开始。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # RunPCAseurat_integrated<-RunPCA(object=seurat_integrated)# PlotPCAPCAPlot(seurat_integrated,split.by="sample") 通过PCA映射,我们可以看到PCA很好地覆盖了这两个条件。