bulk RNA-seq获得的是组织或器官等大量细胞中表达信号的均值,无法获取细胞之间的差异信息(即丢失了细胞的异质性), 而单细胞测序技术可以很好的弥补bulk RNA-seq这一不足,即获取混合样本中细胞的异质性信息。 文章单细胞RNA测序(scRNA-seq)Seurat分析流程入门中涉及Seurat对象的构建、访问和数据提取等操作,本文将对Seu...
> LabelPoints(plot = plot1, points = top10, repel = TRUE, xnudge = 0, ynudge = 0) ScaleData将标准化的基因表达量转换为Z-score(以0为中心且方差为1的值),它存储在srat[['RNA']]@scale.data中并用于后续PCA。默认仅对可变基因进行缩放。 > all.genes <- rownames(srat) > srat <- ScaleD...
目前每个细胞有3个字段:数据集ID、每个细胞检测到的UMI数(nCount_RNA)以及每个相同细胞表达(检测到)的基因数(nFeature_RNA)。 >meta<-srat@meta.data>dim(meta)[1]101943>head(meta)orig.ident nCount_RNA nFeature_RNAAAACCCACATAACTCG-1pbmc10k221964734AAACCCACATGTAACC-1pbmc10k76302191AAACCCAGTGAGTCAG-...
为了进一步分析,我们需要对数据进行标准化,以消除测序深度的影响。传统方法是将其缩放到10,000,然后对获得的值进行log2转换。标准化数据存储在“RNA” assay的srat[['RNA']]@data中。 > srat <- NormalizeData(srat) 下一步发现高变基因——这些通常是下游分析中最感兴趣的。 > srat <- FindVariableFeatures(...
#使用默认的LogNormalize算法对count数据标准化(保存在pbmc[["RNA"]]@data); pbmc<- NormalizeData(pbmc) #鉴定表达高变基因(2000个),用于下游分析,如PCA; pbmc<- FindVariableFeatures(pbmc, selection.method ="vst", nfeatures = 2000) #提取表达量变变化最高的10个基因; ...
Seurat是R语言中被用于单细胞RNA-seq质控、分析的一个r包。从而时用户可以鉴定来自单细胞转录本测定的异质性来源。其中,Seurat包的应用主要包含了:数据导入、数据过滤、数据归一化、特征选择、数据缩放、数据降维、聚类、数据可视化以及差异表达基因分析的功能。
作为单细胞数据分析神器,Seurat几乎是当前单细胞RNA-seq分析领域的不可或缺的工具,特别是基于10x Genomics公司的CellRange流程得出的结果,可以方便的对接到Seurat工具中进行后续处理,相对全面的功能,简洁的操作命令,给初学者相对友好。今天小编向大家简单介绍一下Seurat这款实用且易上手的单细胞数据分析软件。
Seurat 包图文详解 | 单细胞转录组(scRNA-seq)分析02 1.基因质控指标来筛选细胞 2.归一化数据 3.识别高异质性特征 4.缩放数据 5.线性维度约化 PCA VizDimLoadings 一、创建 Seurat 对象 使用的示例数据集来自10X Genome 测序的 Peripheral Blood Mononuclear Cells (PBMC)。
单细胞 RNA-seq 数据的生物异质性常常受到测序深度等技术因素的影响。每个细胞中检测到的分子数量在细胞之间可能存在显着差异,即使在同一细胞类型内也是如此。 scRNA-seq 数据的解释需要有效的预处理和标准化,以消除这种技术变异性。 本文[1]介绍了一个建模框架,用于对 scRNA-seq 实验中的分子计数数据进行标准化和...
在单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据分析中,我们经常会用到Seurat包和SingleR包。Seurat包主要用于质量控制、分析和探索单细胞数据;它可以鉴定和解释来自单细胞转录本测定的异质性来源,并可以整合成多种类型的单细胞数据;它的的功能包括数据导入、数据过滤、数据归一化、特征选择、数据缩放、数据降维、聚类、数据可视化以及...