1、Seurat :https://satijalab.org/seurat/articles/cell_cycle_vignette 2、A single-cell resolution map of mouse hematopoietic stem and progenitor cell differentiation. Blood. 2016 Aug 25;128(8):e20-31. 3、Complex Analysis of Single-Cell RNA Sequencing Data. Biochemistry (Mosc). 2023 Feb;88(2...
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,label = FALSE) ggsave(filename = 'FIG/Single_cell_Annotation_umap.png',width = 10,height = 8) 更多资讯...
DimPlot(pbmc, reduction = "umap",group.by = 'celltype' ,pt.size = 0.5,label = FALSE) ggsave(filename = 'FIG/Annotation_umap.png',width = 10,height = 8) #预测细胞类型2,使用method = "single"方法,聚在同一类的细胞可能会注释成不同种细胞类型 Anno2 <- SingleR(test = data_for_SingleR...
Seurat for single-cell sequencing wkzhang81关注赞赏支持Seurat for single-cell sequencing wkzhang81关注IP属地: 广东 0.0952023.02.08 11:23:52字数72阅读289 Data import and integration p_load(Seurat, tidyverse) # Load data for individual sample sce1 <- Read10X("./ST1/", gene.column = 1) # ...
Seurat是一个流行的单细胞RNA测序分析工具,它使用了一种称为“单细胞拼图(single-cell stitching)”的方法来分析单细胞RNA测序数据。该方法基于细胞间的相似性和差异性,将单个细胞聚集成簇,并且可以识别不同细胞类型和不同细胞状态。 Seurat的原理是基于三个关键步骤:预处理、统计学建模和可视化。在预处理步骤中,Seura...
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...
作为现在最火的scRNAseq分析包,Seurat当之无愧。😘 本期开始我们介绍一下Seurat包的用法,先从基础质控和过滤开始吧。🥳 2用到的包 代码语言:javascript 复制 rm(list=ls())library(Seurat)library(tidyverse)library(SingleR)library(celldex)library(RColorBrewer)library(SingleCellExperiment) ...
假设我们有一个seurat对象sce.all,默认的每个cell的样本来源信息是存储在sce.all对象中metadata的orig.ident部分(sce.all@meta.data$orig.ident),但是orig.ident中的内容是从1开始的数值,有N个样本,就有N个数值去代表这N个样本。在后续的作图分析中,如果样本信息只是数值,还要对应回原本的样本名去查看,这样并不直...
与single-cell对象一样,可以对象取子集。在这里,我们取出前额皮层。此过程还有助于将这些数据与下一节中的外皮层 scRNA-seq 数据集整合。首先,我们取群的子集,然后根据确切的位置进一步细分。subset后,我们可以在完整图像或裁剪图像上可视化皮质细胞。 cortex <- subset(brain, idents = c(1, 2, 3, 4, 6, ...
那么,基于这种情况,开发人开发了Scanpy(Single-Cell Analysis in Python), 使用Python来实现有效地处理超过一百万个细胞的数据集。 数据的读入与存储 在读入与数据存储方面,Scanpy具有多种读取数据的接口,例如常规的Cellranger 10X转录组数据与空间转录组分析数据,以及经过转换后的Seurat loom对象,并且也可以通过添加R语...