經(jīng)典的轉(zhuǎn)錄組差異分析通常會(huì)使用到三個(gè)工具limma/voom, edgeR和DESeq2。今天我們就通過一個(gè)小規(guī)模的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)來演示DESeq2的簡單流程。 ? 文中使用...
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簡單的轉(zhuǎn)錄組差異基因表達(dá)分析 -- DESeq2 -
DESeq2分析轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)（一）：構(gòu)建DESeq數(shù)據(jù)集初學(xué)RNA-seq，用于有參原核轉(zhuǎn)錄組的分析，主要參照DESeq2說明書：(Analyzing RNA-seq data with DESeq2)和(RNA-seq work...
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scRNA-Seq | Seurat 包原理解析seurat 涉及的數(shù)據(jù)分析包括很多步驟。之前只顧著干活兒，也沒有系統(tǒng)的整理過分析中的具體內(nèi)容。這里就參照網(wǎng)上大神們分享的帖子，來梳理一下。 一、讀入數(shù)據(jù)。 Read10X(...
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Seurat重要命令匯總
參考：https://satijalab.org/seurat/articles/essential_commands.html[https://satijalab.org/...
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單細(xì)胞測(cè)序-EWCE包本文主要目的是確定篩選的差異基因主要富集在哪些細(xì)胞中，可查看官方protocol https://github.com/NathanSkene/EWCE 首先，確定ctd數(shù)據(jù)...
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Seurat包之導(dǎo)入單細(xì)胞數(shù)據(jù)方式匯總挖掘公共單細(xì)胞數(shù)據(jù)集時(shí)，會(huì)遇到常見各種單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)格式。現(xiàn)總結(jié)如下，方便自己日后調(diào)用，以創(chuàng)建Seurat對(duì)象（1）barcodes.tsv.gz、features.tsv....
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R包DropletUtils使用bioconductor-DropletUtils使用教程：Utilities for handling droplet-based single-cell RNA-seq ...
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2020-07-07 單細(xì)胞數(shù)據(jù).h5文件轉(zhuǎn)換成seurat對(duì)象
第一步：從GEO數(shù)據(jù)庫下載.h5文件 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSM3892578 第二步:Rs...
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FindClusters選擇多少resolution合適？日常瞎掰 ??昨天看到一個(gè)關(guān)于女孩找對(duì)象方面的笑話，大概內(nèi)容是這樣的：一個(gè)女孩天天為應(yīng)該找一個(gè)什么樣的男朋友而糾結(jié)，于是這個(gè)女孩便向大師尋求幫助。??“大師，我應(yīng)該找一個(gè)什么...
