轉(zhuǎn)錄因子 (transcription factors, TFs) 是直接作用于基因組，與特定DNA序列結(jié)合 (TFBS/motif) ，調(diào)控DNA轉(zhuǎn)錄過程的一類蛋白質(zhì)。轉(zhuǎn)錄...
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scRNA-Seq | SCENIC 推斷基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和細(xì)胞類型 -
scRNA-Seq | 單細(xì)胞功能注釋和富集分析(GO、KEGG、GSEA)一、多個(gè)亞群各自marker基因聯(lián)合進(jìn)行GO以及KEGG分析 在前面幾節(jié)我們已經(jīng)知道各個(gè)細(xì)胞亞群的 marker 基因，接下來我們對這些marker基因進(jìn)行功能注釋和富集分析...
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ArchR官網(wǎng)教程學(xué)習(xí)筆記11:鑒定Marker峰系列回顧：ArchR官網(wǎng)教程學(xué)習(xí)筆記1：Getting Started with ArchR[http://www.itdecent.cn/p/a2bcdfb77961]A...
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題主更推薦哪種方法呢？
Seurat中FindMarker尋找兩個(gè)cell type差異基因的若干方法
加載示例數(shù)據(jù) 1.運(yùn)行Seurat 2.差異分析計(jì)算logFC值 其中：對象 cells cells包括兩種cell type的細(xì)胞barcodes（即每一個(gè)單獨(dú)的細(xì)胞）對象...
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Seurat中FindMarker尋找兩個(gè)cell type差異基因的若干方法加載示例數(shù)據(jù) 1.運(yùn)行Seurat 2.差異分析計(jì)算logFC值 其中：對象 cells cells包括兩種cell type的細(xì)胞barcodes（即每一個(gè)單獨(dú)的細(xì)胞）對象...
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這個(gè)世界流行離開，但我們卻不擅長告別
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10X單細(xì)胞（10X空間轉(zhuǎn)錄組）數(shù)據(jù)分析之NMF尋找轉(zhuǎn)錄programshello，大家好，今天我們分享的內(nèi)容來自文章Spatially organized multicellular immune hubs in human colorecta...
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scCustomize：自定義可視化你的單細(xì)胞數(shù)據(jù)（二）簡介 scCustomize是一個(gè)單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)可視化的R包，里面集合了一些常用的數(shù)據(jù)可視化方法，可以與Seurat包進(jìn)行很好的聯(lián)用，支持Seurat，LIGER和SCE等...
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10X單細(xì)胞（10X空間轉(zhuǎn)錄組）通訊分析之CellChathello，大家好，今天我們來分享一下細(xì)胞通訊的文章CellChat，其實(shí)有關(guān)這個(gè)軟件已經(jīng)有了很多的文章來介紹了，2020年的6月份我和Cellchat的作者聊過一次，當(dāng)時(shí)感...
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iTALK---單細(xì)胞受配體互作分析及可視化（詳細(xì)版教程）今天我們說一說另外一種---iTALK，iTALK也在很多文章中出現(xiàn)過，原理是基于受配體平均表達(dá)量。它有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)，第一是可以比較差異受配體，第二是可視化比較好，我們可以借用借...
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R可視化之ComplexHeatmap【一】：顏色、標(biāo)題、聚類特別聲明：本部分（系列）內(nèi)容均來自顧祖光博士對ComplexHeatmap的介紹，僅為學(xué)習(xí)交流，尊重原創(chuàng)。 閑話少說，先說顧老師：顧祖光老師[https://github.c...
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單細(xì)胞3'文庫和5'文庫的區(qū)別單細(xì)胞測序方法和原理系列： 1. 單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組建庫原理：SMART、TargetAmp和10X genomics[http://www.itdecent.cn/p/6c5d...
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10X空間轉(zhuǎn)錄組解析腸道區(qū)域及損傷和修復(fù)動態(tài)hello，又是周一，新的開始，今天我們繼續(xù)分享10X空間轉(zhuǎn)錄組的分析內(nèi)容，而今天主要的內(nèi)容就是借助空間技術(shù)解析腸道的損傷和修復(fù)動態(tài)，其中用到了大家熟知的NMF[https:...
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Seurat官方教程 | pbmc3k_tutorial最新版Compiled: March 18, 2021 來源：https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial.html[...
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文獻(xiàn)(5): 單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組揭示人類纖維化皮膚病中成纖維細(xì)胞的異質(zhì)性一句話評價(jià)：小樣本量單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組在冷門疾病領(lǐng)域應(yīng)用前景尚可，常規(guī)套路也能發(fā)NC 1. Title 標(biāo)題可以看出本研究的主要內(nèi)容：①構(gòu)建成纖維細(xì)胞的圖譜/揭示成纖維細(xì)胞的異質(zhì)性...
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利用Seurat包Transfer數(shù)據(jù)集（FindTransferAnchors和TransferData）2022-6-09關(guān)鍵詞 FindTransferAnchors函數(shù) TransferData函數(shù) 細(xì)胞類型注釋 映射數(shù)據(jù)集/Transfer 數(shù)據(jù)集 適用背景 細(xì)胞注釋的標(biāo)準(zhǔn)一直備受爭議，就...
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Violin Plot (ggpubr)
小提琴圖與箱形圖相似，不同之處在于它也顯示了數(shù)據(jù)在不同值處的概率密度 帶有誤差線的小提琴圖 Example 參考鏈接：https://rpkgs.datanovia.com/...
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Seurat的三種單細(xì)胞數(shù)據(jù)整合方法匯總（批次校正）2022-05-24
關(guān)鍵詞 批次效應(yīng) 批次校正 單細(xì)胞數(shù)據(jù)整合 適用背景 單細(xì)胞數(shù)據(jù)由于實(shí)驗(yàn)平臺或樣本等原因會造成不同數(shù)據(jù)集之間存在批次效應(yīng)，這種批次效應(yīng)是人為因素造成的，沒有實(shí)際的生物學(xué)意義，...
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SCTransform：單細(xì)胞樣本的標(biāo)準(zhǔn)化Seurat從3.0版本引進(jìn)了SCTransform這個(gè)函數(shù)用來對數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化，并且這一個(gè)函數(shù)可以代替三個(gè)函數(shù)（NormalizeData, ScaleData, FindV...
