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 =...
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...
单细胞CCA整合流程学习(SeuratV5/V4) CCA(Canonical Correlation Analysis)和Harmony是两种常用于单细胞RNA 测序(scRNA-seq)数据整合和批次效应校正的方法。 CCA 通过计算两个(或多个)数据集的线性组合,使这些组合之间的相关性最大化,从而找到不同数据集间的共同信号。在单细胞数据整合中,CCA会找到不同批次数据间的...
单细胞CCA整合流程学习(SeuratV5/V4) CCA(Canonical Correlation Analysis)和Harmony是两种常用于单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)数据整合和批次效应校正的方法。 CCA 通过计算两个(或多个)数据集的线性组合,使这些组合之间的相关性最大化,从而找到不同数据集间的共同信号。在单细胞数据整合中,CCA会找到不同批次数据间...
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...
今天我以Seurat为为例希望能够让大家看完有所收获。这两天在看单细胞测序的文章,也想着进行一波小复现(跑一下作者的代码),但是这些文章的代码是基于 Seurat v4 版本的,而现在默认用的是 v5 版本,有很多的函数是不一样的,于是搞了一个 Seuratv4 与 v5 共存。
#先走一下v4版Seurat的merge: data_dir<- 'GSE251912/Untreated/'#再读入另一个untreated样品 unt<- Read10X(data.dir = data_dir) colnames(unt) <- paste('unt', colnames(unt), sep = '-') unt<- CreateSeuratObject(counts = unt, project= 'untreated', ...
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...
生信技能树核心成员,单细胞天地特约撰稿人,简书创作者,单细胞数据科学家。 前情回顾 Seurat 4.0 ||您的单细胞数据分析工具箱上新啦Seurat 4.0 ||单细胞多模态数据整合算法WNNSeurat 4.0 || 分析scRNA和膜蛋白数据 正文 单细胞数据数据正在走向统一:在一个细胞内同时测量分属中心法则不同阶段的多种数据类型。这需...