在scRNA-seq中,由于每个细胞的起始转录分子量有限,每个细胞中转录本的捕获以及扩增效率都会有技术差异,因此很难保证样本之间在文库制备上保持高度的一致性。这也造成了多个样本的测序数据中会存在由于文库测序覆盖率(sequencing coverage) 不同而引入的系统差异。数据的标准化目的就是消除这些差异,使得我们得到的分析结果...
seurat的结构设计scRNA[["percent.mt"]]<-PercentageFeatureSet(scRNA,pattern="^MT-")#MT-是线粒体基因的开头;正则表达式;在metadata的dataframe里加一列线粒体的百分比HB.genes<-c("HBA1","HBA2","HBB","HBD","HBE1","HBG1","HBG2","HBM","HBQ1","HBZ")#红细胞基因包括...成熟红细胞没有细胞...
首先找到sc_2$SCT: sc_2SCT.png 这是做了sct标准化才会新出现的一个数据结构,如果是log标准化就没有这个结构。RNA和SCT是seurat对象的数据结构,sct标准化的结果都在这个sc_2$SCT结构中,而log标准化的结果都在sc_1$RNA结构中。 将sc_2$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...
scRNA-seq:表达值的标准化 #rna-seq原理 #rna-seq视频讲解 #rna-seq数据分析课程 #rna-seq分析 #flowhub #生信分析 #生信实验室 #生信云 #rna-seq结果解读 在本次讲座中,您将学习 - 为什么我们需要标准化基因表达值 -什么是Seurat - 全局缩放归一化有什么作用,什么时候
介绍了标准化的定义,数据标准化的原因,常用的单细胞 RNA-Seq 数据的标准化技术方法和原理,标准化的具体步骤知识 科学科普 生物 科普 RNA 单细胞 麻枝准炽焰天穹公测、联动SS免费送! 评论1 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布 皮科小羊 请问下原视频链接可以发一下吗? 2023-09-10 15:42回复...
如果在scRNA-seq中用到了spike-ins 或 UMIs,标准化的操作则要根据它们的结果来进行调整。一些用于scRNA-seq的方法有: · CPM (counts per million) normalization:这个方法假设所有细胞包含等量的mRNA分子,测序深度的差异仅来源于抽样,即相对偏差全部都体现在细胞的不同计数总和上;因此估计的size factor与细胞计数...
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scRNA-seq数据比bulk RNA数据噪音更大。单个细胞中RNA含量非常低,更别说还要反转录建库测序,因此增加了Dropout(细胞中有基因却检测不到表达量)的情况 scRNA的优势就是研究细胞的异质性。例如,识别新的细胞亚型,表征分化过程,将细胞与细胞周期阶段对应,或检测跨人群驱动差异的HVGs(highly variable genes) ...
RNA-seq数据分析 小云爱生信 3175 0 33:48 使用R语言介绍单细胞RNA-Seq数据的差异表达特征及聚类识别 小云爱生信 356 0 47:15 单细胞RNA-seq数据综合处理 小云爱生信 418 0 52:57 单细胞RNA测序数据分析之数据可视化 小云爱生信 144 0 04:18 在Scrna-Seq分析中寻找差异表达基因(Degs) 小云爱...
scRNA-seq数据比bulk RNA数据噪音更大。单个细胞中RNA含量非常低,更别说还要反转录建库测序,因此增加了Dropout(细胞中有基因却检测不到表达量)的情况 scRNA的优势就是研究细胞的异质性。例如,识别新的细胞亚型,表征分化过程,将细胞与细胞周期阶段对应,或检测跨人群驱动差异的HVGs(highly variable genes) ...