单细胞测序数据集的整合(例如跨实验批次、供体或条件)通常是 scRNA-seq 工作流程中的重要步骤。整合分析可以帮助匹配跨数据集的共享细胞类型和状态,这可以提高统计能力,最重要的是,促进跨数据集的准确比较分析。 在Seurat 的早期版本中,引入了整合分析方法,包括“anchor-based”的整合工作流程。许多实验室还发布了用于...
Seurat v4 包括一组方法来匹配(or 'align')跨数据集的共享细胞群。这些方法首先识别处于匹配生物状态的跨数据集细胞对("anchors"),既可用于校正数据集之间的技术差异(i.e. batch effect correction),也可用于对细胞进行跨实验条件比较 scRNA-seq 分析。 下面,我们展示了 scRNA-seq integration 方法,在Stuart*, B...
同样,对于 scRNA-seq 整合,我们的目标不是消除不同条件下的生物学差异,而是在第一步中了解共享的细胞类型/状态 - 特别是因为这将使我们能够比较这些单个细胞类型的控制刺激和控制概况。 Seurat v5 整合过程旨在返回一个单维缩减,捕获多个层之间共享的方差源,以便处于相似生物状态的细胞能够聚集。该方法返回降维(即in...
同样,对于 scRNA-seq 整合,我们的目标不是消除不同条件下的生物学差异,而是在第一步中了解共享的细胞类型/状态 - 特别是因为这将使我们能够比较这些单个细胞类型的控制刺激和控制概况。 Seurat v5 整合过程旨在返回一个单维缩减,捕获多个层之间共享的方差源,以便处于相似生物状态的细胞能够聚集。该方法返回降维(即in...
scRNA-seq整合简介 对两个或两个以上单细胞数据集的整合分析提出了独特的挑战。特别是,在标准工作流下,识别存在于多个数据集中的基因可能存在问题。Seurat v4 包括一组方法,以匹配(或"对齐")跨数据集共同的基因。这些方法首先识别处于匹配生物状态的交叉数据集对("锚点"),既可用于纠正数据集之间的技术差异(即批次...
Seurat v5 目前还不能通过CRAN直接安装,只能通过GitHub进行安装,下面就为大家演示Seurat v5的安装和常规scRNA-seq数据的分析。 01 R包的安装与解决报错 #由于目前只是beta版,只能通过github安装; library(remotes) install_github("satijalab/seurat","seurat5") ...
Seurat是一个用于单细胞基因组学数据分析的R包,它提供了一套全面的框架,用于处理、分析和可视化单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。是分析单细胞数据最主流,应用最广的R包。 分析数据的来源,一般是实验室的数据或者从GEO数据库上下载的数据,我们一般会拿到各种格式的数据,今天就来介绍一下,不同格式的数据如何...
为了执行 co-embedding,我们首先根据之前计算的 anchors 将 RNA expression 'impute' 到 scATAC-seq 细胞中,然后合并数据集。 # 请注意,我们将 imputation 限制为 scRNA-seq 中的可变基因,但可以 impute 完整的转录组(如果我们愿意的话)genes.use<-VariableFeatures(pbmc.rna)refdata<-GetAssayData(pbmc.rna,assay...
一、前言 左边的图简单地把多个单细胞的数据合并在一起,不考虑去除批次效应,样本之间有明显的分离现象。右边的图是使用算法校正批次效应,不同的样本基本融和在一起了。scRNA数据...
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、数据可视化以及差...