面向單細(xì)胞的技術(shù)革命，讓我們得以進(jìn)入新的研究層面，但也對(duì)傳統(tǒng)的分析方法提出了一系列的挑戰(zhàn)。單細(xì)胞技術(shù)正在彌補(bǔ)分子生物學(xué)和組織生物學(xué)之間的鴻溝，進(jìn)...
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Network在單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 -
SCENIC單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄因子分析1. 簡介 SCENIC（single-cell regulatory network inference and clustering）是一個(gè)...
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基于Seurat結(jié)果推斷單細(xì)胞群腫瘤純度之ESTIMATEInferring tumour purity and stromal and immune cell admixture from expre...
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你到底想要什么樣的umap/tsne圖？隨著生物學(xué)背景知識(shí)的增加，單細(xì)胞圖譜的可視化直接用10X的Loup或者seurat的Dimplot函數(shù)直接繪制的umap/tsne圖往往很難達(dá)到...
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單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組WGCNA到底應(yīng)該怎么做？在做單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，獲得分群后我們希望知道每個(gè)群的marker基因是什么以此來描述細(xì)胞群的特征。其技術(shù)本質(zhì)就是利用某種規(guī)則獲得樣本（...
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Seurat Weekly NO.2 || 我該如何取子集？Seurat Weekly NO.0 || 開刊詞Seurat Weekly NO.1 || 到底分多少個(gè)群是合適的？！ 在過去的一周里Seur...
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