矩阵中的每个值表示一个细胞中相应基因的读取数。使用计数矩阵,我们可以探索和过滤数据,只保留较高质量的细胞。 点击此链接即可访问原文
就像稀疏矩阵,看起来与普通矩阵无异,但内部存储结构却截然不同。所以,了解了内部原理,不论给予什么样的数据,咱们都可以拼凑出想要的数据格式,比如h5、loom等格式读取为矩阵,感兴趣可以阅读具体之前的帖子[scRNAseq:h5文件转化为matrix表达矩阵]、[一网打尽scRNA矩阵格式读取和转化(h5 h5ad loom)]。 参考 ...
⊙scRNA-seq原始数据的质控 ⊙scRNA-seq数据处理—文件格式小结 ⊙scRNA-seq数据处理—demultiplexing ⊙scRNA-seq数据的处理—STAR ⊙scRNA-seq数据处理—Kallisto 正文 表达矩阵的构建 scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。按照惯例,表达矩阵的每一行代表一个基因,每列代表一个细胞(尽管一些作者使用转置矩阵)。每...
非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,简称NMF)是一种矩阵分解技术,用于将数据矩阵分解为两个或多个较小矩阵的乘积,这些较小矩阵的元素都是非负的。NMF特别适用于数据挖掘和特征提取,因为它能够保留数据的结构和解释性。 scRNA-seq数据通常由一个高维矩阵表示,每一行对应一个基因,每一列对应一个单细胞的...
今天想跟大家分享一下单细胞分析中的一个需求,就是如何将h5的表达量文件转化为常见的表达矩阵。大部分情况下,我们是不需要用到这个需求,因为通常我们见到的表达量文件是下面这三个文件:barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz。大部分分析单细胞的软件都可以读取这个文件做分析,如果有些软件不行...
解决方案 (1) Finding cell clusters can be achieved by applying dimensionality reduction techniques or clustering algorithms (2) The biological roles of the identified clusters can then be evaluated based on genes thatdifferentially expressed (DE)between clusters, using available methods to infer differen...
⊙scRNA-seq数据处理—Kallisto 正 文 表达矩阵的构建 scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。按照惯例,表达矩阵的每一行代表一个基因,每列代表一个细胞(尽管一些作者使用转置矩阵)。每个条目代表给定细胞中特定基因的表达水平。基因表达的测量单位取决于protocol和使用的一般方式。
scRNA-seq数据通常由一个高维矩阵表示，每一行对应一个基因，每一列对应一个单细胞的基因表达谱。NMF在应用于scRNA-seq数据时，其目标是将原始的基因表达矩阵分解为两个矩阵：基因因子矩阵和细胞系数矩阵。基因因子矩阵代表基因集，这些基因集可能对应于生物学过程或细胞状态，而细胞系数矩阵描述了每个细胞在...
1 首先创造表达矩阵 先下载作者上游定量处理好的数据:female_rpkm.Robjhttps://github.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq/raw/master/data/female_rpkm.Robj 一会要用的基因列表:https://github.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq/blob/master/data/prot_coding.csv ...
scRNA-seq数据处理—文件格式小结 scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。按照惯例,表达矩阵的每一行代表一个基因,每列代表一个细胞(尽管一些作者使用转置矩阵)。每个条目代表给定细胞中特定基因的表达水平。基因表达的测量单位取决于protocol和使用的一般方式。