3、Compare Result of Seurat v4 & v5 SCT-Normalization Based Integration 通过对CCA方法校正后的UMAP表示进行目视检查,Seurat v4和v5 版本都能比较好的校正不同技术平台引入的技术偏差,并且保留了细胞类型的可区分性。 DimPlot(seuObj.combined.sct,group.by = "seurat_annotations",label = T) & labs(title =...
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(即批次效应校正),又可用于...
在assays下面包含了meta.data结构,里面包含了V4版本中meta.features基本内容,并且将var.features归纳进来了 #查看meta.data对象 pbmc@assays$RNA@meta.data %>% head(10) # Variable feature names 类似于var.features VariableFeatures(pbmc) 其余结构 其余的内容和V4版本是一致的 ## meta.data——对所有细胞做注...
作者,Evil Genius 今日更新脚本,在我们2024年单细胞空间全系列课程上第21课讲到了空间基因梯度,当时以单样本分析做的,我们现在要更新到多样本联合分析。 实现多样本一起分析空间基因梯度,现在免费分享一些分析核心脚本,感觉跟犯罪差不多。 可以看基因、细胞、通路的空间梯度 细胞组成和信号传导在不同的生态位中有所不...
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(即批次效应校正),又可用于对整个实验条件进行比较scRNA-seq分析。
那正好就是测试一下新版本的Seurat包,也就是V5版本,之前一直在用V4做分析,这次来先试试看V5使用起来有什么不同。 更新本地的R包,然后服务器上用V4版本的Seurat 安装单细胞分析R包 #设置镜像 options("repos"="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/") options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/...
特别是，在标准工作流程下，识别跨多个数据集存在的细胞群可能会有问题。 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...
目前更新的第四版为单细胞多模态分析提供新算法,从同一细胞同时测量多种数据类型的能力,称为多模态分析,代表了单细胞基因组学的一个新的和令人兴奋的前沿。在Seurat v4中,引入了加权最近邻(WNN)分析,这是一种无监督策略,用于学习每个细胞中每个模态的信息内容,并基于两种模态的加权组合来定义细胞状态。
在Seurat v4中，引入了加权最近邻（WNN）分析，这是一种无监督策略，用于学习每个细胞中每个模态的信息...
毫无疑问,Seurat流程是目前单细胞转录组数据分析的主流,但是我们在过去的五年都熟悉了它的V4版本的代码架构,在R语言的cran官网可以看到其历史更新情况: https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/Seurat/ 最近三年都是V4的版本: [ ] Seurat_4.0.0.tar.gz 2021-01-30 01:00 1.4M ...