一键式代码+教程:单细胞分析最全面的教程,分析方式、分析思路和结果解读,全都包含。看这一个视频就够了!分群聚类、富集分析、拟时序、RNA速率分析、细胞通讯分析 6232 2 46:57 App 1-4 单细胞标准分析流程—实战课 1.7万 6 31:17 App 单细胞转录组(scRNA-seq)数据分析标准流程(下集,python Scanpy) 1324 ...
与传统的批量转录组分析不同,单细胞转录组数据不仅可以揭示个体细胞间的异质性,还可以发现与细胞类型相关的新的生物学特性。在前两篇文章中,我们介绍了单细胞转录组数据的基本处理和分析流程。本文将进一步介绍如何将多个样本的单细胞数据整合在一起进行分析。 多样本数据整合是单细胞转录组分析中一个重要的步骤。由于...
单细胞测序 1/1 创建者:钒钒钒- 收藏 单细胞测序数据分析/多样本单细胞SeuratV5标准流程分析全代码/单细胞转录组最新教程/单细胞数据一键分析/单细胞Harmony整合去批次/单细胞实战/入门 3.1万播放 单细胞SeuratV5标准流程全代码 31:14 单细胞数据下载和读取 12:59 单细胞txt&csv&h5格式多样本批量读取整合分析...
Seurat使用单细胞数据综合集成中介绍的数据整合方法,而Scran和Scanpy使用相互最近邻方法(MNN)。以下是用于多样本数据集整合的常用方法: 加载所需的R包和质控降维后的数据 # 加载所需的R包suppressPackageStartupMessages({library(Seurat)library(cowplot)library(ggplot2)})# 加载质控降维后的数据集 alldata<-readRDS(...
随着单细胞技术的成熟,测序成本的降低,单细胞的数据量和样本量也日益增长。我们知道单细胞转录组的一个主要应用就是解释细胞的异质性,那么,不同器官,不同测序平台,不同物种之间的单细胞数据何如整合分析呢?特别是在单细胞的数据维度这么高的前提下,显然传统的基于回归的方法已经不适用了。于是出现了一批单细胞整合分...
我们的大型多组学研究整合了全基因组关联研究(GWAS)和基于汇总数据的孟德尔随机化(SMR),以探索IAs的潜在治疗靶点并提供支持IIRGs和IAs之间因果关系的遗传证据。然后,筛选相关的IIRG进行进一步的功能分析,包括单细胞RNA序列分析、PPI网络构建和...
该数据库从常规转录组、单细胞转录组、表观基因组、蛋白质组及药物基因组等层面,整合衰老相关数据集,实现不同条件下基因表达调控随衰老变化趋势的汇聚融合。该数据库中,用户可实现交互查询和联合分析链接 发布于 2020-11-05 07:13 赞同58 分享收藏 ...
我们的大型多组学研究整合了全基因组关联研究(GWAS)和基于汇总数据的孟德尔随机化(SMR),以探索IAs的潜在治疗靶点并提供支持IIRGs和IAs之间因果关系的遗传证据。然后,筛选相关的IIRG进行进一步的功能分析,包括单细胞RNA序列分析、PPI网络构建和DNA甲基化调控。整合多组学证据后,我们最终确定了IIRG:RELT、TNFSF12、ICAM5...
基于seurat官网优化的超详细、非常好用的单细胞SeuratV5标准流程全代码。此数据为2个Tumor组织样本和两个癌旁组织样本的多样本单细胞分析,适合入门/实战跟练。 注意:视频整合了SeuratV4流程的其他几个视频;可以分P观看欢迎大家多留言讨论,看到会解答,求给个一键三连,有更多动力更新~数据和代码见评论~ 展开更多...
单细胞测序 1/1 创建者:钒钒钒- 收藏 单细胞测序数据分析/多样本单细胞SeuratV5标准流程分析全代码/单细胞转录组最新教程/单细胞数据一键分析/单细胞Harmony整合去批次/单细胞实战/入门 3.4万播放 单细胞SeuratV5标准流程全代码 31:14 单细胞数据下载和读取 12:59 单细胞txt&csv&h5格式多样本批量读取整合分析...