Single cell folks need to a pick a file format/structure and stick with it. 生信宝典注:不同文件类型和格式之间的转换确实是一个问题,好在易生信提供了好的解决方案。来这试试?易生信线下课推迟,线上课程免费看 7. 根据基因取细胞子集 也可以提取特定Cluster,进行进一步细分。 代码语言:javascript 复制 #...
🧐 是的,其实目前最准确的注释方法就是手动注释,提供一个我个人常用的数据库(CellMarker): 👇http://xteam.xbio.top/CellMarker/ 5.2 自动注释 这里我们先将Seurat转成SingleCellExperiment,方便后续操作。😘 代码语言:javascript 复制 sce<-as.SingleCellExperiment(DietSeurat(srat))sce 5.3 背景文件 背景文...
图8 数据子集 第八步,与single-cell数据的整合 在〜50um时,来自于病毒测定的斑点将涵盖多个细胞的表达谱。对于可获得scRNA-seq数据的系统列表不断增加,用户可能有兴趣对每个空间体素进行“反卷积”以预测细胞类型的潜在组成。在准备此小插图时,我们使用了参考scRNA-seq数据集测试了多种decovonlution和整合方法使用S...
HumanPrimaryCellAtlasData 其他的细胞类型注释流程几乎完全一样,如果后续需要个性化分析,只需要提取出自己识别好的类,然后在这些类中继续走标准流程 1-7,之后还是使用点图进行验证,单纯的只是多了个 group.by 参数而已 第三部分结束,准备进入第四部分 第四部分癌细胞识别 这个癌细胞识别略微小复杂,通常的流程是在已...
Seurat与SingleCellExperiment、loom、Anndata(Scanpy的h5ad)不同数据类型之间的转 尽管Seurat是分析单细胞数据的常用R包,但我们在实际分析单细胞数据的过程中,仍然避免不了与其他数据类型进行交互,譬如scenic的loom文件,RNA velocity的h5ad文件。这个时候就存在Seurat对象与其他数据类型间的转换。
LogNormalize that normalizes the feature expression measurements for each cell by the total expression, multiplies this by a scale factor (10,000 by default), and log-transforms the result. Normalized values are stored inpbmc[["RNA"]]@data. 上述代码可以替换为:pbmc <- NormalizeData(pbmc) ...
Anno2 <- SingleR(test = data_for_SingleR, ref = Human, labels = Human$label.main, method = "single") Anno2$pruned.labels[is.na(Anno2$pruned.labels)] <- 'Unknown' pbmc$Single_cell <- Anno1$pruned.labels DimPlot(pbmc, reduction = "umap",group.by = 'Single_cell' ,pt.size = 0.5...
自身免疫性疾病发生起始和发展的中心环节被认为是抗原特异性T细胞激活导致的,使用10X Genomics ChromiumTM Single Cell Immune Profiling Solution,可以解析自身免疫性疾病的发病机制,从而为疾病的诊疗提供依据。 应用方向三:移植和免疫重建 器官或者骨髓移植时,经常会诱发宿主的排斥反应,从而发生慢性移植抗宿主病。同种异体...
Seurat for single-cell sequencing wkzhang81关注赞赏支持Seurat for single-cell sequencing wkzhang81关注IP属地: 广西 0.0952023.02.08 11:23:52字数72阅读299 Data import and integration p_load(Seurat, tidyverse) # Load data for individual sample sce1 <- Read10X("./ST1/", gene.column = 1) # ...
CellMarker:CellMarker PanglaoDB:A Single Cell Sequencing Resource For Gene Expression Data Q: 您可以再详细讲一下如何自动的识别细胞类型吗? A:首先是用 FindIntegrationAnchors 函数找到数据集间的锚点,然后用 IntegrateData 函数整合多个数据集。这个数据集可以用来研究处理组和对照组的变化。如果这个数据集有细胞...