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简介 ...
细胞周期的不同阶段会导致基因表达周期性波动，这种波动可能会干扰单细胞数据分析的结果。细胞周期，作为细胞生长与分裂的关键过程，涵盖了G1、S、G2和M等多个阶段。在这些阶段中，基因表达呈现出一定的规律性变化。如果不加以控制，这些变化可能影响到scRNA-seq数据分析中的聚类分析和差异表达解读。1.2.计算细胞周期...
Seurat是一种用于单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据分析的工具。它的主要目标是揭示单个细胞水平上基因表达的差异,帮助研究者理解细胞群体的异质性和特征。由美国布莱德学院(Brigham and Women’s Hospital)的生物信息学家Rahul Satija及其合作者开发的。Rahul Satija是生物信息学和计算生物学领域的专家,他的研究重点包括单...
然后,我们可以继续运行 RNA 表达数据上的降维和聚类,使用与用于 scRNA-seq 分析相同的工作流。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 brain<-RunPCA(brain,assay="SCT",verbose=FALSE)brain<-FindNeighbors(brain,reduction="pca",dims=1:30)brain<-FindClusters(brain,verbose=FALSE)brain<-RunUMA...
实用干货|Seurat-单细胞转录组测序分析R包教学),今天介绍一下如何应用Seurat分析空间转录组。虽然分析流程类似于scRNA-seq分析,但引入了更新的交互和可视化工具,特别强调了空间和分子信息的整合。本文将从标准化、降维和聚类、检测空间高变基因、交互式可视化、与单细胞RNA-seq数据整合以及处理多个切片方面进行介绍。
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...
#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; ...
Normalized values are stored in pbmc[["RNA"]]@data. 上述代码可以替换为:pbmc <- NormalizeData(pbmc) 3.识别高异质性特征 高异质性:这些特征在有的细胞中高表达,有的细胞中低表达。在下游分析中关注这些基因有助于找到单细胞数据集中的生物信号[https://www.nature.com/articles/nmeth.2645 ] 代码语言...
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...
UMI/cell(nCount_RNA); detected genes/cell(nFeature_RNA)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 meta<-srat@meta.datahead(meta) 5添加信息 5.1 添加线粒体基因信息 不知道大家还记得线粒体基因吗???🤒 在scRNA-seq中,线粒体基因高表达往往代表细胞状态不佳。🧐 ...