整合了所有主流的单细胞数据分析工具,如 Seurat, Scanpy, Monocle3等,用户不需要安装各种软件,也不需要考虑计算资源,只需要上传数据,点击鼠标即可以完成单细胞数据分析工作。本文来介绍单细胞数据分析的一些基础理论知识。 当我们进行单细胞数据分析时,应该始终从质量控制步骤开始,首先清理数据,以确保数据足以回答研究的...
1.单细胞RNA测序数据在进行数据分析之前需要大量的预处理操作 2.具有类似基因表达谱的细胞需要与其他细胞群组进行比较,以便于对细胞群组的特征和差异进行分析。 3.单细胞RNA测序中存在可检测性问题(Detectability issues),例如RNA的稀疏性、样本处理的差异、噪音干扰等。因此,在所有分析阶段都需要仔细考虑这些问题,以确保...
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。 # Seurat_1.R ### 1. 数据获取及读取 ### # 切换至工作目录 setwd("F:/scRNA-seq/Seurat4.0") # 下载PMBC数据 download.file("https://cf.10xgenomi...
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。
SCRNA-seq聚类分析(二) 单细胞RNA-seq分析介绍单细胞RNA-seq的设计和方法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 Integrate samples using shared highly variable genes 如果细胞按样本、条件、数据集或模式进行聚类,此步骤可以极大地改进您的聚类和下游分析。如果不确定在不同条件(例如,...
综上所述,scRNA-seq和scATAC-seq关联分析是高分文章中常用的多组学分析策略之一。通过两组学的联合应用,我们能够同时研究单个细胞的功能及其表观调控,从而更深入地理解细胞的异质性、动态变化和调控机制。 基迪奥在单细胞领域拥有丰富的项目经验,我们提供定制化的单细胞数据挖掘服务,可协助客户定制个性化的关联分析方案和...
(1)拟时分析:我们将亚群构建的regulons在AUCell中进行打分,然后将每个细胞与拟时间轴的打分进行非线性拟合,从而研究regulons在拟时间轴上的表达模式,挑选具有变化趋势较大的regulons在拟时间上进行发育表达调控的研究。 图8 regulons在拟时间轴上的非线性曲线 ...
解压完之后得到了很多fastq文件,在正式分析之前,还需要将其压缩成gz文件 四、压缩成gz文件 gzip *.fastq & #单线程自动解压,费时间 #利用bash文件多线程全自动解压,方法如上 到此获得了从下载的sra原始文件到用于分析的gz文件 五、数据完整性检测 利用md5值: ...
一、介绍 用于单细胞RNA-seq数据 提供严格的质量控制:将原始测序读数处理为可用于下游分析的高质量表达数据集 提供了丰富的绘图工具套件 二、工作流 三、常用函数 plotColData # 导入包 suppressMessages(library(scater)) suppressMessages(library(scRNAseq)) ...
分析的第一步是将原始计数归一化,以解决每个样品每个细胞的测序深度差异。Seurat最近介绍了一种新的scRNA-seq数据normalization and variance stabilization方法,称为sctransform。 sctransform方法使用regularized negative binomial model对UMI计数建模以去除由于测序深度(每个细胞的总nUMIs)引起的变化,同时根据具有相似丰度的基因...