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*, Butler* et al, 2019文章中进行了详细介绍。对处于静息(resting)或干...
对于两个或多个单细胞数据集的整合问题,Seurat 自带一系列方法用于跨数据集匹配(match) (或“对齐” ,align)共享的细胞群。这些方法首先识别处于匹配生物状态的交叉数据集细胞(“锚”,anchors),可以用于校正数据集之间的技术差异(如,批次效应校正),也可以用于不同实验条件下的scRNA-seq的比较分析。 作者使用了两种不...
使用PrepSCTIntegration()函数识别anchors。 当使用 FindIntegrationAnchors(), 和IntegrateData(), 将参数normalization.method 设置为 SCT。 运行基于sctransform的工作流程时,包括整合,不需要使用ScaleData()函数。 ## 具体流程 LoadData("ifnb") ifnb.list <- SplitObject(ifnb, split.by = "stim") ifnb.list...
Introduction to scRNA-seq integration Compiled: August 30, 2021 Source: vignettes/integration_introduction.Rmd The joint analysis of two or more single-cell datasets poses unique challenges. In particular, identifying cell populations that are present across multiple datasets can be problematic under stan...
单细胞测序数据集的整合,例如跨实验批次、donor或条件的整合,通常是scRNA-seq工作流程中的重要一步。整合分析可以帮助匹配数据集之间的共享细胞类型和状态,这可以提高统计能力,最重要的是,有助于跨数据集进行准确的比较分析。【选择合适整合方法,去除批次效应带来的细胞差异,关注细胞在生物学上的真实分群、差异表达】 ...
2 识别 scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据集之间的锚点 3 通过标签转移注释 scATAC-seq 细胞 4 共同嵌入 scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据集 ::: 官网教程:https://satijalab.org/seurat/articles/atacseq_integration_vignette 单细胞转录组学改变了我们表征细胞状态的能力,但深入的生物学理解需要的不仅仅是 clusters...
Integration goals The following tutorial is designed to give you an overview of the kinds of comparative analyses on complex cell types that are possible using the Seurat integration procedure. Here, we address a few key goals: 1Create an ‘integrated’ data assay for downstream analysis ...
1scRNAseq.integrated<-RunUMAP(object=scRNAseq.integrated,reduction="pca",dims=1:30) 2ErrorinRunUMAP.default(object=data.use,assay=assay,n.neighbors=n.neighbors,: 3CannotfindUMAP,pleaseinstallthroughpip(e.g.pipinstallumap-learn). 4 我明明已经装了umap-learn了呀,而且本地跑RunUMAP没问题,投递上去...
scRNAseq.integrated<-RunUMAP(object=scRNAseq.integrated,reduction="pca",dims=1:30)ErrorinRunUMAP.default(object=data.use,assay=assay,n.neighbors=n.neighbors,:Cannot findUMAP,please install throughpip(e.g.pip install umap-learn). 我明明已经装了umap-learn了呀,而且本地跑RunUMAP没问题,投递上去就...
Seurat v4 包含一组方法，用于跨数据集匹配(或“对齐”)共享的细胞群。这些方法首先识别处于匹配生物状态的交叉数据集细胞(“锚”)，可以用于纠正数据集之间的技术差异(即批效应校正)，并在不同实验条件下执行比较scRNA-seq分析。下面，我们使用了两种不同state（ a resting or interferon-stimulated state...