Galaxy生信云平台(UseGalaxy.cn)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...
这类分析需要在统计意义上进行严格的切割,以定义标记基因;相比之下,广泛使用的基因集富集分析(GSEA)是一种无边界的方法,为了促进 GSEA 分析,MSigDB数据库提供了一系列带注释的基因集,包括通路和标志基因特征。 除了基于标记基因或两组细胞之间的差异表达执行功能注释的上述场景之外,该分析也可以在单细胞水平上进行。...
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...
您可以对无监督聚类结果(存储在 seurat_clusters 中)执行相同的分析,并使用这些保守标记来注释数据集中的细胞类型。 带有split.by 参数的 DotPlot() 函数可用于查看不同条件下的保守细胞类型标记,显示表达水平和簇中表达任何给定基因的细胞百分比。在这里,我们为 14 个簇中的每一个绘制了 2-3 个强标记基因。 #...
两组学关联分析的核心在于通过相同细胞亚群的上调基因和上调peak分析来鉴定核心TF和靶基因,接着可以对目标亚群进行深入分析,最后通过实验验证目标细胞或基因的功能。 图1 两组学关联分析思路 1)质控分群 首先,通过scRNA-seq数据分析,我们可以识别和鉴定出不同的细胞亚群。接着,我们可以使用scRNA-seq的数据来注释scATAC-...
(4)细胞互作:我们可以先通过cellphoneDB研究细胞间的配受体关系来找到有互作关系的细胞对,然后结合下游软件CellSign,用以分析受体潜在影响的转录因子,这为胞外信号和胞内信号的联系提供了方法,这可能更有利于对细胞通讯的深入理解。 单细胞测序和关联分析都可以联系基迪奥客户~ ...
二、ScRNA-seq数据的簇分析簇分析是将单细胞数据聚类成不同的细胞类型,并对其基因表达模式进行分析的过程。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。在聚类完成后,需要对簇的细胞类型进行注释,以便后续的分析。通常采用的注释方法包括基因表达谱比对、细胞表面标志物比对等。三、ScRNA-seq数据的差异表达分析差异...
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: md5sum *.gz > md5.txt # 建立md5值 md5sum -c md5.txt #与随数据一同被发过来时的summary.md5比对 如果数据没问题,则显示 OK 后面,就可以进行数据预处理了。
在伪时间分析中,经典单核细胞(指簇1中的细胞)显著上调诸如"翻译起始"和"mRNA分解代谢过程"等特征基因,这表明细胞相关代谢活跃。 ●中间单核细胞(指4和5簇中的细胞)的显著上调的特征基因,GO富集到了"中性粒细胞激活和脱颗粒"和"参与免疫反应的中性粒细胞激活"等通路,这进一步证实了之前的分析(即NPR患者的中间单...
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...