生信与基因组学:单细胞RNA测序(scRNA-seq)cellranger count的细胞定量和aggr整合 Seurat分析流程入门 1. 数据与R包准备 以下代码在RStudio中实现, Seurat 4.0。 1.1 PMBC数据下载 下载2700个10X单细胞-外周血单核细胞(PBMC)数据集。 # Seurat_1.R ### 1. 数据获取及读取 ### # 切换至工作目录 setwd("F...
单细胞RNA测序技术详解:原理流程与步骤应用 单细胞RNA测序,通常简称为scRNA-seq,是一项革命性的生物技术,已经改变了我们对生命科学的理解方式。这项技术使研究人员能够深入了解单个细胞的基因表达模式,揭示了生物体内的细胞异质性和功能多样性。在本文中,我们将探讨单细胞RNA测序的意义以及它在生物研究中的应用。 一、...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)SRA数据下载及fastq-dumq数据拆分 单细胞RNA测序(scRNA-seq)Cellranger流程入门和数据质控 细胞定量是scRNA-seq重要的分析步骤,主要是进行细胞与基因的定量, cell ranger将比对、质控、定量都封装了起来,使用起来也相当便捷。 1. 参考基因组和注释文件准备 1.1 参考基因组、注释下载和参考基...
在分析细胞计数数据的成分变化时,需要考虑多种技术和方法学限制。一项挑战是实验重复次数较少,这会导致在使用频率统计检验进行差异丰度分析时出现较大的置信区间。更重要的是,单细胞测序自然受到每个样本细胞数量的限制——我们无法对组织或器官中的每个细胞进行测序,而是使用一个小的、有代表性的快照来代替。然而,这迫...
Fig 1.肾脏scRNA-seq数据创建和分析流程。 数据矩阵生成和质量控制 单细胞分析的关键是barcode,在逆转录过程中,barcode被添加到RNA分子中,从而可以识别单个细胞。第一个分析步骤是生成数据矩阵,数据矩阵表示来自原始测序文件的转录本数据库的barcode(细胞)。对于10×基因组学数据,CellRanger (table1,总结了文中提到的...
学习生信代码的朋友可以直接跳转到下面2.7 实战案例,有完整和详尽的代码和分析流程。 2. 原始数据处理 在本篇中,我们将介绍单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的“预处理preprocessing”步骤。尽管这是常见的术语,但似乎有点用词不当,因为此过程涉及几个步骤,这些步骤在开始下游分析之前至关重要。 在这里,我们将主要将此...
流行的RNA-seq分析,如样本聚类或分类,以及差异基因表达,需要将样本之间的标准化作为确保测量结果在样本之间可比性的第一步。大多数现有的标准化方法都是为批量开发的RNA-seq实验计算全局尺度因子来调整每个样本的测序深度(每个样本一个尺度因子适用于样...
主要分析流程 原始数据处理 细胞降维与聚类 细胞类群鉴定 基因差异表达分析 基因功能注释,细胞通讯,通路差异分析等 一,数据处理 -- Cellranger 在本篇文章中,我们都是基于10X来源的单细胞数据 Cellranger输入的每个样本包含3个文件:L1, R1,R2 rawdata.sample1.png ...
首先是导入数据,然后创建一个Seurat对象,接下来对数据进行质控(选择基因,细胞,标准化..),之后就要开始正式的分析了,先归一化,再PCA降维,然后就要开始聚类啦,那为什么要先降维再聚类呢,那是因为降维可以让数据降维到x轴和y轴上两个维度,这样也更方便聚类,因此RunPCA后就是FindNeighbors,参数如果选择dim为10,就是在...