使用GSE218208数据为例library(celldex)#使用celldex包里的注释数据#下载到本地library(SingleR)ls("package:celldex")f = ".....file.exists(f)){ ref <- celldex::BlueprintEncodeData() save(ref,file = f)}ref <- get(load(f))#把里面的数据提取出来生成新的数据
ids[2])), add.cell.id = ids) # table(Idents(merged_seurat)) # head(merged_seurat@meta.data) ---- 注：示例数据在
scanpy和seurat是最常用的分析的单细胞的工具，seurat基于R，而scanpy基于python。...linux下用pip安装scanpy pip install scanpy 下载测试数据 mkdir data wget http://cf.10xgenomics.com/samples/cell-exp...=sc.read_10x_mtx('data/filtered_gene_bc_matrices/hg19', var_names='gene_symbols', cache=True) #读取单细胞测序文件...使用标准化的数据进行可视化 sc.pl.umap(adata, color=['CST3', 'NKG7', 'PPBP'], use_raw=False) ?
单细胞转录组学已改变了我们认识细胞状态的能力，但对生物学的深入了解，整合多组学数据集以更好地理解细胞身份和功能。...该文章开发了一个 一起“锚定”各种数据集的策略，使我们能够整合单细胞数据，不仅跨scRNA-seq技术，而且还包含其他技术。如，scRNA-seq数据锚scATAC-seq一起探索等。...有两个数据集，一个为reference ,一个为query，每个数据集均来自单独的单细胞实验。这两个数据集共享来自相似生物学状态的细胞，但查询数据集包含唯一的种群（黑色）。...执行B中的canonical correlation分析，然后进行L2归一化，以将数据集投影到由跨数据集的共享相关性结构定义的子空间中。在共享空间中，跨reference和query单元识别MNN对。...这些应该代表跨数据集（灰线）处于同样生物状态的细胞，并用作指导数据集集成的锚点。原则上，唯一种群中的细胞不应参与锚点，但实际上，也会到“不正确”锚点，频率较低（红线）。
导语 GUIDE ╲ 在对单细胞数据的处理中，常常遇到需要对两个或者多个数据集进行整合分析的情况，其中就涉及到数据集的矫正问题，今天我们基于Seurat来为大家介绍几种数据整合的方法，供大家在实践操作中参考选择...正文 在实际操作中，我们经常会遇到需要对两个或多个单细胞RNA数据进行整合的情况，例如同一批实验中的多个样本/生物学重复/技术重复，来自不同研究项目、不同建库策略、不同测序平台的数据集合并等。...如何对数据集合并并从中识别出其中存在的共有的细胞群体就成为了我们单细胞数据分析中的一个挑战。这个挑战主要来自于批次效应。...01 简单数据整合 简单的数据整合，即没有对数据集做任何校正处理。使用函数seurat::merge()，适用于整合两个或多个数据集。可用于合并原始数据或者标准化后的数据。...校正后的表达值被人为消除了技术噪音，从而实现了两个单细胞数集的整合。
单细胞RNA测序(scRNA-seq)和DNA测序(scDNA-seq)都可以应用于细胞水平基因组分析。对于突变分析，scDNA-seq似乎更常见。...scRNA-seq通常具有更大的数据量和更好的数据质量。但目前DNA测序中检测突变的方法多种多样，尚不清楚这些方法是否可以用于scRNA-seq数据。...对Bulk RNAseq或scDNA-seq数据开发的突变检测方法不适用于scRNA-seq数据，因为它们会产生过多的假阳性。...他们将SCmut应用于几个scRNA-seq数据集。在scRNA-seq乳腺癌数据集中，SCmut可以识别许多高度可信的细胞水平突变，这些突变在许多细胞中都反复出现，并且在不同样品中保持一致。...在（i）中，发现的细胞水平突变在肿瘤细胞和非肿瘤细胞之间被很好地分开，在（ii）中，突变被同时在两个独立的数据集中发现。
导读 本文将学习跨条件执行单细胞整合，以识别彼此相似的细胞。 1. 目标 跨条件对齐相同的细胞类型。 2....例如，可以整合： 不同条件（例如对照和处理）： 不同数据集（例如，来自在相同样本上使用不同文库制备方法生成的 scRNA-seq数据集）： 不同的组学数据（例如 scRNA-seq 和 scATAC-seq...整合的目标是确保一个条件/数据集的细胞类型与其他条件/数据集的相同细胞类型对齐（例如，控制巨噬细胞与受刺激的巨噬细胞对齐）。...具体来说，这种整合方法期望组中至少一个单细胞子集之间存在“对应”或共享的生物状态。整合分析的步骤如下图所示： 应用的不同步骤如下： 典型相关分析 (CCA)： CCA 识别条件/组之间的共享变异源。...，允许整合条件/数据集（不同的样本、条件、数据集、模态）。
序言 什么情况下，我们会用尽全身力气来分析我们的10x单细胞转录组样本数据呢？最有可能的场合是，我们就靠这个毕业（哈哈哈哈….)。...什么情况下，花了大量的时间和仅有的经费，一个10x数据的文章却只在Medicine上发表呢？（”我的课题只有一个10x样本肿么办？...“）当然，我们也见识过不少只有一个10x数据发在CNS上，主要是方法学的研究和常见的大规模Landscape，Atlas之类的大样本文章。...课题设计 这篇文章的亮点就在于并没有仅仅展示单细胞测序结果，而是一边进行单细胞测序分析一边进行大量的细胞生物学验证。主要包括两部分： 不同亚群的根尖上皮细胞 ?...总结 单细胞测序对于一部分学员而言，不仅仅是发表一个landscape类文章，更多的是为了找寻生物功能实验的新靶点解决一个具体的科学问题。
source("https://raw.githubusercontent.com/farrellja/URD/master/URD-Install.R") library(URD) 因为没有找到提供的测试数据集...，就用之前用seurat分析过的不同时期的心脏单细胞数据跑一边吧。...1.导入数据 library(URD) # Create an URD object, which will filter the data, then normalize and log-transform
背景 当前的单细胞测序主要采用 illumina 测序平台进行测序，一般为双末端测序，测序完成之后首先需要对 illumina 测序数据进行质控过滤，过滤条件与其他分析类似。...单细胞分析流程 单细胞的数据处理主要包括 illumina 数据碱基识别，数据质控过滤，生成 feature-count 矩阵等过程。这些过程都可以使用 cellranger 完成。...4.2 细胞计数质控（cell QC） 细胞计数质控是单细胞数据分析中非常重要的内容。因为 10xgenomics 是采用液滴型的捕获细胞方法。...在单细胞分析中需要将这些多细胞以及空细胞都过滤掉，只对单细胞结果进行分析。那么如何判断是否为单细胞呢？...一个简单的判断是根据 reads 数据的多少，例如空细胞 reads 条数少，单细胞正好，多细胞最多。
实战演练这个栏目就是带大家从头到尾完整复现单细胞文献分析流程。好了，干货多，屁话少，我们来看实战流程。 希望大家能有所收获！...数据来自2018年9月的NC文章Acquired cancer resistance to combination immunotherapy from transcriptional loss of...3 数据下载 以患者2586-4为例，所有数据都存放在GEO中 打开https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...acc=GSE117988(这里注意链接是有规律的，只需要改变最后的ID号就能获取其他的GEO数据) 点击SRA这里的SRP155988 ?...，SRR7722939和SRR7722942下载失败，看了一下数据源，这两个数据在sra-sos.public这个位置，而不是在ncbi ?
基础知识单细胞数据的应用方向图片单细胞数据的存放位置图片单细胞数据的分析流程图片高变基因：方差最大的2000个基因。marker基因：每个细胞簇中表达显著的基因。...chunk_output_type: console---knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,warning = F,message = F,fig.width = 10)1.数据和...R包准备代码：https://satijalab.org/seurat/v3.0/pbmc3k_tutorial.html数据：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/10x.files...pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gzrm(list = ls())library(dplyr)library(Seurat)library(patchwork)2.读取数据...10X的输入数据是固定的三个文件，在工作目录下新建01_data/，把三个文件放进去。
我们以《单细胞数据科学实战》这本电子书为例，来讲一下编写一本书要经历的过程。 第一阶段是收集大量的素材。 提到单细胞数据科学，不得不提的是单细胞和数据科学，以及为什么要把二者联系到一起。...在单细胞数据分析中，非线性、探索性的过程往往是有大量反复的。...当我们以单细胞数据科学的角度来看单细胞数据分析的时候，第一个启发就是：把单细胞数据分为学习部分和实战部分，而不是拿自己的数据一边学习一边分析。把练功和打仗区分开来。...这本书的名字叫《单细胞数据分析实战》，但是定位还是在练习上，所以里面有代码和练习数据。 相比令人应接不暇的单细胞分析教程，数据科学作为一门学科的资料相对较少。...好在，有《R语言数据科学》在前，为我们省却不少口舌。而单细胞数据分析的渐近明晰特点，探索性这一特点是贯穿始终的。
Ouyang团队开发的单细胞分析工具包，实现基于shiny网页交互式展示单细胞数据；于2021年3月发表于Bioinformatics杂志。...如文章中介绍，ShinyCell相比同类工具具有多个优势，例如直观的side-by-side的降维可视化方式，hdf5格式保存表达矩阵从而读取快速，支持pdf/png保存图片，支持多种常见单细胞数据类型等...= readRDS("readySeu_rset.rds") 单细胞数据里需包括 （1）标准化表达矩阵； （2）细胞meta信息； （3）降维信息。...进阶用法 4.1 meta config调整 如上介绍，生成shiny网页的第一步是根据单细胞数据的meta信息生成相应的config文件，用以设置模块可视化的细节。...默认情况下会使用全部的meta信息，如需调整一方面可直接修改原来的单细胞数据；另一方面也可以使用ShinyCell包进行部分修改，如下所示。
之前小编已经为大家总结过一次好用不踩坑的单细胞数据库合集，这些数据库大多用于人类疾病/癌症的研究。...今天小编介绍的这个国产单细胞数据库：VThunter，一个专为病毒学研究设计的综合数据库，利用它研究人员可以更好地了解病毒受体和动物病毒之间的相互作用以及评估病毒的致病机制和在物种中的传播。...scRNA-seq技术的发展为识别各种组织和/或器官中的所有细胞类型，并以单细胞分辨率剖析基因表达景观开辟了新的途径。...VThunter数据库的数据采集、数据处理和功能模块概述 VThunter有哪些功能？ VThunter的web界面允许用户以单细胞分辨率直观地浏览和准确地查询病毒受体的表达特征。...此外，VThunter的“下载”模块提供了该数据库中保存的所有原始数据和结果文件的链接，供感兴趣的研究人员进行进一步分析，以满足其个性化需求。
最近单细胞数据挖掘文章如雨后春笋般冒出来了，总体来说就两个方向： 找到一个数据集，降维聚类分群后，拿到基因列表后，去TCGA建模 首先TCGA建模然后拿模型里面的基因或者基因集合去单细胞转录组数据集看是否有特殊的表现...这两个方向都需要掌握基础的单细胞转录组数据集的降维聚类分群即可，这不过两个方向其实都是只需要一个数据集即可，而且因为单细胞数据处理对计算机资源要求比较高，绝大部分小伙伴也更倾向于处理单个数据集。.../biom13040671） 内卷2：一次性挖掘多个单细胞数据集 但是最近有一些小伙伴开始找我买服务器来处理单细胞数据集了，而他们不太可能是能花成百上千万的经费自己产出单细胞数据集的课题组，但是要处理的单细胞数量却已经是成百上千万了...简单的交流后，发现原来是单细胞数据挖掘的内卷时代到来了，简单的处理一个数据集没办法从工作量角度去打动杂志期刊。...2023-脑瘤-单细胞数据挖掘-4个数据集.pdf （doi: 10.7150/thno.81407） 2023-骨肉瘤-单细胞数据挖掘-3个数据集.pdf（https://doi.org/10.1016
单细胞数据分析常用到建立trajectory和pseudoTime，拟时序分析可以用 Diffusion（ Destiny R package） #Diffusion PseudoTime Analysis...image.png detiny的数据输入格式为Biobase包建立的ExpressionSet格式的文件，如果我们的数据是表达矩阵，则数据需要转化成这个格式，如seurat包里面的数据Seurat.object
对于单细胞数据的分析，我找了几篇相关的文献综述。 ---- 【1】Hwang, B., Lee, J.H., and Bang, D. (2018)....最近，Harmony越来越受欢迎，并迅速成为单细胞数据集最常用的集成方法。第一步，利用PCA衍生的嵌入矩阵和批处理元数据进行缩放，使每个单元都有一个长度参数。...UMAP似乎能更好地捕捉底层数据结构，并能在两个维度以上总结数据;因此，它现在最常用于单细胞数据可视化。...这些数字可以提供条件之间的相对估计，但由于单细胞库制备过程中细胞捕获的偏差，从单细胞数据推断的细胞分数可能不准确。此外，来自肾皮质的样本中，近端小管细胞的比例比来自髓质的样本高。...为了推断bulk RNA-seq数据的细胞类型组成，MuSiC是最近开发的一种以单细胞表达数据为参考的批量组织细胞类型反卷积方法。MuSiC使用加权非负最小二乘回归估计细胞类型比例。
一般从公司拿到单细胞测序原始数据是这样的： ?...image.png 因此第一步就需要把这些数据按照I1 R1 R2 用zcat追加起来 for i in `ls rawdata/Day1/*gz|cut -d '/' -f3 | cut -d '_'...zcat rawdata/Day1/${i}_R2_001.fastq.gz >> mergedata/Day1/Day1_S1_L001_R2_001.fastq done cellranger的数据输入为存储数据的文件夹
本系列持续更新Seurat单细胞分析教程，欢迎关注！ 标准化 从数据集中删除不需要的细胞后，下一步是数据标准化。...我们和其他人已经为单细胞预处理开发了替代工作流程，但不做出这些假设。对于感兴趣的用户，请查看 SCTransform() 标准化工作流程，论文[1]中描述了该方法。...特征选择：识别高度可变的特征 接下来，我们计算数据集中表现出高细胞间差异的特征子集（即它们在某些细胞中高度表达，而在其他细胞中表达较低）。在下游分析中关注这些基因有助于突出单细胞数据集中的生物信号。...rownames(pbmc) pbmc <- ScaleData(pbmc, features = all.genes) 如何消除不需要的变异源 在 Seurat 中，使用 ScaleData() 函数从单细胞数据集中删除不需要的变异源...对于第一个主成分，Seurat 输出具有最大正负载荷的基因列表，代表在数据集中的单细胞之间表现出相关（或反相关）的基因模块。
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