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**基因表达数目**:选择每个细胞中检测到的基因数(`nFeature_RNA`)在200到5000之间的细胞。这个范围旨在排除掉那些基因表达过少(可能是死亡细胞或捕获效率低的细胞)和基因表达过多(可能是双细胞或者样品污染)的细胞。 **线粒体基因表达比例**:选择线粒体基因表达百分比(`percent.mt`)小于10%的细胞。这个标准用于...
单细胞数据分析/入门必看/标准分析流程/实战为主/保姆级教程/生物信息学/R语言/生信分析/单细胞/转录组/单细胞测序 1.9万播放 0. 单细胞转录组简介 05:56 1. 常用单细胞R包的安装 05:48 2. 单细胞Seurat对象的层级结构,单细胞数据分析 09:51 3. 单细胞Seurat对象的读入方式,单细胞数据分析 25:21 4. 单...
单样本数据分析之后,是无法指导分出的细胞类群具体的生物学名称 所以需要注释 步骤 先把数据集运行到需要注释的那一步 熟练代码可以放在代码框里(if(T)) 方法一:挑选marker,去数据库里面找对应的细胞类群 marker可视化(例子中的CD14就是一个质量高的marker)(生信宝典里面有整理相关的数据库) ...
最后,对测得的数据进行质控和分析,可以了解到细胞的基因组结构、表达水平等信息。 二、单细胞测序数据分析教程 1. 数据预处理 在进行单细胞测序数据分析前,需要对原始数据进行预处理。预处理流程包括数据清洗、去除低质量序列、去除重复序列、去除污染序列等环节,以确保后续分析的准确性。常用的预处理工具包括FastQC、...
本教程介绍了在GEO数据库中下载单细胞数据集的方法,并进一步处理为scanpy可读取的格式。 第一步:GEO数据库下载单细胞数据 NCBI:https://www.ncbi...
对于单细胞RNA测序数据,所谓的线性降维通常是指主成分分析,简称PCA。 seurat <- RunPCA(seurat, npcs = 50) 对于一个数据集,可以计算的主成分(PCs)的数量,取决于高变异基因的数量或细胞的数量,取两者中的较小值。但是,这些主成分中大多数并不提供有用的信息,它们仅仅代表了随机噪声。只有最重要的那些主成分才...
2. 查看基因在数据集中是否存在,或是否有重名的基因 (1)查看是否有重名基因 起因是在整合不同文章开源的数据的时候发现一个报错,提示Reindexing only valid with uniquely valued Index objects(重新索引仅对唯一值索引对象有效),这个报错意味着obs_names(barcodes)或者var_names(gene)存在重复的对象,导致在整合时无...
Cell Ranger是10X公司专门为单细胞RNA测序数据量身打造的分析软件,能够通过直接读取原始下机测序数据,进行比对,定量,聚类, 可视化以及更多的基因表达分析的下游分析,并且结合配套的浏览平台Loupe Browser为用户提供互动式的可视化功能,为大家的分析工作提供的很大的便利。文中软件信息及代码均从Cell Ranger官网获取【1】。