1.2 分析R包安装 # 选择清华镜像安装 options("repos"=c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("dplyr") BiocManager::install("Seurat") BiocManager::install("patchwork") BiocManager::install("ggplot2") 2. 数据预处理 2.1 构建单...
要使用scRNAseq这个R包,首先要对它进行了解,包中内置了Pollen et al. 2014 的数据集(https://www.nature.com/articles/nbt.2967),到19年8月为止,已经有446引用量了。只不过原文完整的数据是 23730 features, 301 samples,这个包中只选取了4种细胞类型:pluripotent stem cells 分化而成的 neural progenitor cell...
Sigmoid图(cc_sigmoid) 此函数使用ggbump R包中的geom_sigmoid函数绘制部分相互作用,将发送细胞中的配体与接收细胞中的受体连接起来。 cc_sigmoid(toy_data) 参考文献 [1] Sarah Ennis, Pilib Ó Broin, Eva Szegezdi, CCPlotR: an R package for the visualization of cell–cell interactions,Bioinformatics...
scRNA-seq数据获得(R包scRNAseq) 目录 3. Adding new data sets R bioconductor中的scRNAseq数据包是专门提供scRNA-seq数据的包。 回到顶部 1.Introduction scRNA-seq包提供了一个方便的途径来获得公开的数据集,这些数据集是以SingleCellExperiment 格式存储的。 library(SingleCellExperiment)library(scRNAseq) fluidigm...
scRNAseq包更新动作太大 我以前是这样介绍 scRNAseq 这个 R包中的数据集: 这个包内置的是 Pollen et al. 2014 数据集,人类单细胞细胞,分成4类,分别是 pluripotent stem cells 分化而成的 neural progenitor cells (“NPC”) ,还有 “GW16” and “GW21” ,“GW21+3” 这种孕期细胞,理解这些需要一定的生物...
1. R包scMappR及其功能的摘要 scMappR用于提供差异表达基因(DEG)相对于细胞类型的特异性信息,它通过下示公式将bulk差异基因的倍数变化(△)与scRNA-seq参考数据库的细胞表达的特异性倍数变化(ξ)、细胞类型比例(π)和两种情况的细胞类型的比例的比值进行计...
scRNAseq包更新动作太大 我以前是这样介绍 scRNAseq 这个 R包中的数据集: 这个包内置的是 Pollen et al. 2014 数据集,人类单细胞细胞,分成4类,分别是 pluripotent stem cells 分化而成的 neural progenitor cells (“NPC”) ,还有 “GW16” and “GW21” ,“GW21+3” 这种孕期细胞,理解这些需要一定的生物...
Nebulosa是一个基于核密度估计的R软件包，用于可视化单个细胞的数据。它的目的是通过合并单元之间的相似性来从丢失的特征中恢复信号，从而允许单元特征的“卷积”。根据上面结果 We can now easily identify that clusters 0 and 2 correspond to CD4+ T cells if we plot CD3D too.根据上面结果 When ...
安装R3.6和python3.7,版本参考文章当时的最新版本,并安装对应R包和python模块 参考Github的General Usage,注意用法:$ Rscripts Cross_Validation.R "CEL-Seq/CL_pbmc1Labels.csv" 1 "CEL-Seq" $ python >>> from run_SVMrejection import run_SVM >>> run_SVM("CEL-Seq/CL_pbmc1.csv","CEL-Seq/CL_pbm...
接下来就说说metacell包与其他包不同的地方,这个R包聚类不用建立在PCA的基础上,而是将细胞分成若干的元胞(MetaCell);最重要的是这个包可以系统性地注释细胞类型,先用层次聚类将元胞大体分成若干组,然后可以根据mark基因的lfp(相当于基因在元胞中的富集情况)值进一步细分分组。