繼續(xù)上面MetaNeighbor 1的學(xué)習(xí)，我們做第二個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)，第二組場(chǎng)景的測(cè)試。 ========測(cè)試數(shù)據(jù)2============ 第二個(gè)...
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細(xì)胞類型重復(fù)性驗(yàn)證----MetaNeighbor（2） -
scanpy踩坑實(shí)錄日常瞎掰 ??最近在分析scRNA-seq的數(shù)據(jù)，三個(gè)樣本數(shù)據(jù)不大，用Seurat分析真的很香！奈何又要下載公共數(shù)據(jù)的樣本，這樣一搗騰，Seua...
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Sincast：利用bulk RNAseq定義細(xì)胞功能亞群前言 說到對(duì)單細(xì)胞亞群進(jìn)行定義，那對(duì)很多分析單細(xì)胞數(shù)據(jù)的小伙伴來說都是最頭疼的事情之一了。因?yàn)槎x細(xì)胞的正確與否直接關(guān)系到后續(xù)分析所有結(jié)果的準(zhǔn)確...
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單細(xì)胞WGCNA分析(1)我在前面也分享過幾篇關(guān)于WGCNA的帖子，其實(shí)WGCNA本身就是對(duì)基因進(jìn)行了加權(quán)共表達(dá)，合理分組的結(jié)果。 如果對(duì)于一個(gè)表達(dá)量矩陣，本身就至于2個(gè)...
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單細(xì)胞: 將meta.data plot 到UMAP圖上的幾種方法這里準(zhǔn)備了一個(gè)文件，是要將這個(gè)文件中的信息plot到umap圖上，文件有3列 今天的目標(biāo)就是: 將第一列barcode plot到umap上 將...
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最新6.5分SCI，單細(xì)胞識(shí)別marker構(gòu)建模型預(yù)測(cè)免疫治療療效，故事講的順，文章好接收！
本文的思路是通過單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析識(shí)別了某種免疫細(xì)胞特有的marker基因，然后利用這些基因進(jìn)行預(yù)后模型的構(gòu)建。事實(shí)上，預(yù)后模型的文章已經(jīng)不好發(fā)了，...
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文獻(xiàn)學(xué)習(xí)071--[sc]小鼠動(dòng)脈粥樣硬化免疫圖譜一、scRNAseq和Mass cytometry揭示小鼠動(dòng)脈粥樣硬化免疫圖譜 1. Single-Cell Transcriptomes Id...
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單細(xì)胞之rds，loom和h5ad數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
Seurat依舊是單細(xì)胞分析的利器，也有越來越的的單細(xì)胞分析工具基于python開發(fā)。在數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)需要將seurat的結(jié)果遷移到pytho...
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Seurat 計(jì)算線粒體基因比例時(shí)，基因非MT-開頭Seurat可以利用PercentageFeatureSet計(jì)算線粒體基因比例并添加到meta.data，但是我們?cè)谑褂?sce[["perce...
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SCPA（二）：揭示兩群細(xì)胞代謝活性差異
前言 Immugent在之前的一篇推文：SCPA（一）：揭示兩群細(xì)胞通路差異的優(yōu)化流程[https://mp.weixin.qq.com/s?_...
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