写在前面 摸索单细胞转录组数据分析这两年，我遇到过太多的CNS文章及综述，但只有本文被我安排给了所有人进行翻译，本译文来自于最优秀的学习者，最开始在不到3000粉丝的单细胞天地公众号发布，却喜获近5000...单细胞转录组分析综述 （原文链接） 但是忘记开通原创，而且也值得在我们生信技能树这个华语区第一大IP继续分享，并号召所以从事单细胞转录组数据分析的工程师大家学习！ ? ?...文献详解栏目 每个人的时间精力有限，必须优先阅读相关文献，开设这个栏目也是希望为大家推荐高质量的单细胞相关文献。如果大家对单细胞转录组感兴趣可以关注一下，哪怕每天只学一点点，积土成山，积水成渊。...单细胞测序的发展允许使用整个转录组的数千个细胞去鉴定细胞类型，目前scRNA-seq已经应用在许多发育中的或者固定时间点的组织和器官，包括大脑不同区域的研究(Darmanis et al., 2015;...3.2 技术噪音 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ UMI与Spike-ins 单细胞转录组一般会搭配unique molecular identifiers (UMIs) 或已知浓度的外源RNA分子(spike-ins
不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，很幸运聚集了五个小伙伴携手共进，我们承诺不间断更新5个月，把我们这两年的学习成果全部掏出来给大家，包括5个栏目： 文献速递（简短介绍，扩充知识面） 文献详解...包含了六万多个单细胞转录组数据，持续追踪了MEF细胞系诱导为IPSC细胞的动态变化过程，并且从发育的角度分析了这些数据 ?...而单细胞转录组测序技术非常强大，适合解决这个问题。...one-dimensional trajectories and zero-dimensional branch points 所以作者把Optimal Transport (OT)的算法，应用到了时间序列的单细胞转录组数据来探索发育的过程...单细胞转录组数据处理 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 首先得到表达矩阵 因为是 10X Genomics数据，所以直接用官方工具CELLRANGER 即可，过滤后得到65,781 cells and G = 16
通过数据降维处理可减少冗余信息所造成的误差，还可以通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征，便于后续计算以及实现数据的可视化。小编在这里将会和大家介绍几种常用的数据降维方法以及它们的原理。...一降维的目的 ①简化数据，将多维、复杂的数据简化为二维； ②去除数据中的冗余部分； ③减少后续数据分析的时间； ④有助于聚类； ⑤实现数据可视化。...三单细胞数据分析中常用的降维方法 1.主成分分析PCA PCA (Principal Component Analysis)是最常用的线性降维方法，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的...它可以处理大型数据集和高维数据，并且结合了可视化的强大功能和减少数据维度的能力，UMAP将高维空间上的附近点映射到低维表示中的附近点，并对远点进行相同的映射。 ?...上图是几种常见的单细胞数据处理工作流程，几种工作流程中都用到了PCA以及t-SNE降维方法，大部分也都用到了UMAP降维方法。
前言 单细胞测序的细胞数目成千上万，在后续分析中需要对其进行注释，但是对每一个细胞都进行注释不现实，因此我们需要对这些细胞进行聚类，这样只需要对聚类生成的cluster进行注释就可以了（聚成一类的细胞大概率是相同的细胞类型...设置工作路径 setwd("D:/sc-seq/BC21") 根据自己数据的存放位置自定义路径。 4....读取数据 该数据为标准化后储存降维信息的数据，降维数据获取请查看：单细胞转录组 | 数据降维 scRNA <-load("scRNA1.Rdata") 5....系统发育分析 scRNA1<-BuildClusterTree(scRNA1) PlotClusterTree(scRNA1) 7....# 将图输出到画板 tSNE_UMAP # 保存图片 ggsave(filename = "tSNE_UMAP_plot.pdf",tSNE_UMAP,wi = 25,he = 15) 8.保存数据
作者 | 周运来 随着单细胞技术的成熟，单细胞数据分析往往不再是单个组织样本，这有时候在计算（资源与时间）上是一个挑战。为此，Seurat也提供了可以探索的并行策略。...鉴于入门单细胞数据分析的同事大多不是计算机出身，我们借助知乎的回答来解释一下什么是并行： 你吃饭吃到一半，电话来了，你一直到吃完了以后才去接，这就说明你不支持并发也不支持并行。...在数据分析过程中，比如我们计算差异基因，其实是单个基因的计算，一般是算完一个再算下一个，并行的意思就是同时计算，以节约时间。 在Seurat中，我们选择使用future的并行化框架。...说到底Seurat不过是个R包，想要并行计算是要懂一些R里面并行原理的：由内而外释放R的力量||摘自《R大数据分析实用指南》。...() / memory.size()； 将大量的并行分小部分进行； 在代码中多使用rm()删除没用的变量，使用gc()回收内存空间； References [1] 由内而外释放R的力量||摘自《R大数据分析实用指南
——恩格斯 单细胞转录组数据分析在阐述多细胞生物发育与疾病进程方面已经开发了多种新的方法，如比较有名的轨迹推断(TI，trajectory inference)。...Qi Qiu等在文章中的数据揭示了时间序列的转录因子活性和在单细胞水平上响应神经元激活的细胞状态轨迹。...新模型的提出也为之前定性的和描述性质的单细胞数据分析朝着定量和预测迈出一大步。...通过scNT-Seq联合分析新的和旧的转录组，可以并行分析由外部刺激诱导的动态调控和与细胞特性相关的稳定调控。通过将单细胞调控网络推断和聚类(SCENIC)应用于成对的单细胞新/旧转录组。...通过将TimeLapse化学与高通量液滴微流体平台相结合，scNT-Seq能够共同分析同一细胞的新合成和已存在的转录组，在单细胞水平捕获mRNA的时间信息。
上期专题我们介绍了单细胞转录组数据的基础分析，然而那些分析只是揭开了组织异质性的面纱，还有更多的生命奥秘隐藏在数据中等待我们发掘。...本专题将介绍一些单细胞转录组的高级分析内容：多样本批次校正、转录因子分析、细胞通讯分析、基因集变异分析和更全面的基因集富集分析。不足之处请大家批评指正，欢迎添加Kinesin微信交流探讨!...然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点，给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。...往期回顾 单细胞转录组基础分析一：分析环境搭建 单细胞转录组基础分析二：数据质控与标准化 单细胞转录组基础分析三：降维与聚类 单细胞转录组基础分析四：细胞类型鉴定 单细胞转录组基础分析五：细胞再聚类 单细胞转录组基础分析六...：伪时间分析 单细胞转录组基础分析七：差异基因富集分析 单细胞转录组基础分析八：可视化工具总结 欢迎加入生信技能树小圈子 期待单细胞工具的大浪淘沙,洗尽铅华 ---- ---- ---- ?
在做10X单细胞免疫组库分析的是往往是做一部分BCR、TCR做一部分5‘转录组，那么怎样才能把两者结合到一起呢？ 今天我们尝试用我们的趁手工具做一下整合分析。...在下载页面有关于这个样本的基本介绍，如这个数据集根据单细胞V(D)J试剂试剂盒使用指南和细胞表面蛋白特征条形码技术(CG000186)，从标记的细胞中扩增出cDNA，生成5’基因表达、细胞表面蛋白、TCR...这里是不是应该把本文的题目改成：Seurat整合单细胞转录组与VDJ数据与膜蛋白数据啊。...当我们需要分析哪一部分的时候，用DefaultAssay(seurat_object)来指定，这里我们只分析RNA的数据啊，茂密的森林伸出两条路，我们也看一眼膜蛋白的数据吧： 1 seurat_object...因为转录组中的细胞很多，而免疫细胞（BCR）只有一部分。
1.数据的准备1.1选择想要进行时间轨迹分析的seurat亚群,，并将亚群提取出来#走一遍seurat标准流程后，得到数据，提取亚群table( Idents(sce ))table(sce@meta.data...= 6,reduction_method = 'tSNE', verbose = T)cds <- clusterCells(cds, num_clusters = 6) 2.查找差异基因及时间轨迹分析...降维的目的是为了更好的展示数据。函数里提供了很多种方法,不同方法的最后展示的图都不太一样, 其中“DDRTree”是Monocle2使用的默认方法。...TRUE)my_pseudotime_clusterpdf('monocle_top50_heatmap.pdf')print(my_pseudotime_cluster)dev.off()图片分支表达分析建模...show_rownames = F,cluster_cols = F, annotation_col=ac[od,])图片---参考来源#section 3已更新#「生信技能树」单细胞公开课
因此我们需要对细胞周期进行分析，评估周期基因是否会对后续的聚类造成影响。 本文框架 1. 安装包 如果已经安装，此步请跳过。...设置工作路径 setwd("D:/sc-seq/BC21") 请根据自己数据的存放位置自定义路径。 4. 读取数据 该数据为标准化后的数据。...细胞周期分析 5.1 查看周期基因与高变基因的交集 在单细胞周期分析时，通常只需要考虑三个阶段：G1、S、G2M（G2和M当做一个阶段)。...object：标准化后的Seurat对象； features：用来进行PCA的基因集合； DimPlot函数格式：DimPlot(object,reduction,group.by,……) object：主成分分析后的...# 对周期基因进行主成分分析 PCA <- RunPCA(scRNA1, features = c(s_genes, g2m_genes)) # 对主成分分析结果进行可视化 PCA_plot <- DimPlot
Seurat是一个分析转录组数据的R包，我们之前的推文对其进行过描述： Seurat 学习笔记 该包于去年新推出了整合功能。...重点是找到不同数据集中的锚点anchors，这些“锚点”然后用于协调数据集，或将信息从一个数据集传输到另一个数据集。...步骤如下： 数据预处理 作者把单细胞数据放在了SeuratData等一系列包中，如果你的网速不行，可以直接到网页下载数据。...然后我们可以使用这个新的表达矩阵进行下游分析和可视化。 包括进行标准化，运行PCA，并使用UMAP可视化结果。...dims = 1:30) pancreas.query <- AddMetaData(pancreas.query, metadata = predictions) 因为我们有来自完整整合分析的原始标签注释
前言 在对单细胞转录组数据标准化之后，需要对数据进行降维。 那么降维的目的是什么呢？...RunPCA函数格式：RunPCA(object,features = NULL, npcs = 50,……) object：标准化后的Seurat对象； features：用来进行PCA的基因：为单细胞转录组...下图中PC1解释最大的数据差异，PC2解释了第二大部分差异，PC3解释了第三大部分差异，以此类推…… 那么我们应该选择多少个PCs数才能代表数据的真实结构，进行后续分析呢？请接着往下看。...这在里我们选择15个维度数进行下游分析。 选择纬度数时建议一般情况纬度数选择10-20之间；同时更建议根据自己的数据情况，选择多组不同的纬度数进行下游分析，找到最佳结果。 6....保存数据 保存存储PCA信息的数据用于后续分析。 save(scRNA1,file='scRNA1.Rdata')
都介绍到单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较部分了，10讲就告一段落了，大家可以回看仔细品读。后面的分析其实都是个性化的了，取决于课题设计，假说，生物学背景知识，而且需要学习大量的R包。...我们就以中山大学的最新研究《一个人的15个器官单细胞测序数据 》，链接是：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.03.18.996975v1.full.pdf...拟时序分析 通常是monocle流程，也可以是diffusion map等等，我们以前其实分享过很多教程了。 ? monocle流程的拟时序分析 在文章里面主要是figures4F，图例是： F....这个虽然是个性化分析，但是在常规转录组里面已经烂大街了，需要注意的是GO和KEGG等生物学数据库条目非常多，如果生物学背景不够，大部分情况下是出图后就无动于衷。...使用SCENIC进行转录因子调控分析 SCENIC发表要早于前面的CellphoneDB，是2017年的Nature methods文章，链接: https://www.nature.com/articles
上游分析流程我们分开讲解，在群主的7个小时的单细胞转录组视频课程（限时免费） 视频里面演示的其实是Smart-seq2技术的单细胞转录组数据处理，而且仅仅是半个小时的教学，其实是需要你有非常多的背景知识才可能看得懂...流程概览 单细胞实战(五) 理解cellranger count的结果 而且10X的单细胞转录组数据的文章都已经快1000篇了，但凡你认真一点看看文献也基本上可以看到上游数据分析描述（文献描述肯定是非常简洁的啦...两个样品的10x单细胞转录组数据分析策略 三个10X单细胞转录组样本CCA整合 多个单细胞转录组样本的数据整合之CCA-Seurat包 在教程：使用seurat3的merge功能整合8个10X单细胞转录组样本...和 seurat3的merge功能和cellranger的aggr整合多个10X单细胞转录组对比 我也给出了后续R代码读取10x单细胞转录组数据的3个文件的表达矩阵。...但是懂上游分析流程有助于你更好的认识你的单细胞数据！ 为什么10x单细胞转录组表达矩阵有3个文件 因为10x单细胞转录组表达矩阵里面的0值非常多，所以换成3个文件存储更节省空间。
测序数据可视化 (一) IGV基因组浏览器可视化高通量测序数据 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 1 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 2 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍...从39个转录组分析工具，120种组合评估(转录组分析工具哪家强-导读版)一文中可以看出，伪比对工具的准确性和稳定性也相对比较高。...根据我们的经验，TPM对单细胞测序中长基因的表达做了过度校正，因此我们建议使用read counts。...三个红色箭头标记的是比对到基因组的reads较低的异常样本，应该在后续分析中移除。两个黄色箭头指的是unmapped reads数目十分大的细胞。...而为Bulk RNA-seq开发的方法如RSeQC，也适用于单细胞数据： #pip install RSeQC geneBody_coverage.py -i input.bam -r genome.bed
对于Smartseq2或其他双端全长转录本方案，数据通常已经拆分好了。...例如GEO或ArrayExpress之类的公共数据存储库会要求小规模或plate-based scRNASeq数据拆分好再上传，并且很多测序服务商提供的数据都是自动拆分好的。...如果使用的分析流程依赖于拆分好的数据但测序服务商提供的数据没有拆分时就需要自己拆分。因为不同的建库方案引入的barcode序列的长度和位置不同，通常都需要自己写脚本解决。...这些数据通常在比对之前先做拆分，从而可以并行比对，提高效率。 我们有公开可用 ()的 perl脚本，可以拆分任何plate-based的建库方案生成的数据，不管有没有UMI。...数据里多少来自真细胞？为了简化计算，写代码排除掉少于10个分子的条形码。
上期专题我们介绍了单细胞转录组数据的基础分析，然而那些分析只是揭开了组织异质性的面纱，还有更多的生命奥秘隐藏在数据中等待我们发掘。...本专题将介绍一些单细胞转录组的高级分析内容：多样本批次校正、转录因子分析、细胞通讯分析、基因集变异分析和更全面的基因集富集分析。不足之处请大家批评指正，欢迎添加Kinesin微信交流探讨!...inferCNV简介 inferCNV是大名鼎鼎的broad研究所开发的，可以使用单细胞转录组数据分析肿瘤细胞CNV。...往期回顾 单细胞转录组基础分析一：分析环境搭建 单细胞转录组基础分析二：数据质控与标准化 单细胞转录组基础分析三：降维与聚类 单细胞转录组基础分析四：细胞类型鉴定 单细胞转录组基础分析五：细胞再聚类 单细胞转录组基础分析六...：伪时间分析 单细胞转录组基础分析七：差异基因富集分析 单细胞转录组基础分析八：可视化工具总结 欢迎加入生信技能树小圈子 期待单细胞工具的大浪淘沙,洗尽铅华 ---- ---- ---- ?
单细胞测序技术是近年最大的生命科学突破之一，相关文章频繁发表于各大顶级期刊，然而单细胞数据的分析依然是大家普遍面临的障碍。...本专题将针对10X Genomics单细胞转录组数据演示各种主流分析，包括基于Seurat的基础分析、以及基于clusterProfiler、Monocle、SingleR等R包的延伸分析。...降维方面monocle与seurat的过程大同小异，首先进行数据标准化，其次选择部分基因代表细胞转录特征 ，最后选用适当的算法降维。...往期回顾 单细胞转录组基础分析一：分析环境搭建 单细胞转录组基础分析二：数据质控与标准化 单细胞转录组基础分析三：降维与聚类 单细胞转录组基础分析四：细胞类型鉴定 欢迎加入生信技能树小圈子 期待单细胞工具的大浪淘沙...,洗尽铅华 空间转录组听课收获 把tcga大计划的CNS级别文章标题画一个词云 单细胞基因组学前沿会议推荐（*冷泉港亚洲学术会议） 并不是所有的批次效应都可以被矫正------------ ?
上期专题我们介绍了单细胞转录组数据的基础分析，然而那些分析只是揭开了组织异质性的面纱，还有更多的生命奥秘隐藏在数据中等待我们发掘。...利用单细胞转录组数据分析的细胞通讯，仅限于蛋白质配体-受体复合物介导的细胞间通讯。...细胞通讯分析工具 目前利用单细胞转录组数据分析细胞通讯的工具有CellPhoneDB，celltalker和iTALK。...往期回顾 单细胞转录组基础分析一：分析环境搭建 单细胞转录组基础分析二：数据质控与标准化 单细胞转录组基础分析三：降维与聚类 单细胞转录组基础分析四：细胞类型鉴定 单细胞转录组基础分析五：细胞再聚类 单细胞转录组基础分析六...：伪时间分析 单细胞转录组基础分析七：差异基因富集分析 单细胞转录组基础分析八：可视化工具总结 欢迎加入生信技能树小圈子 期待单细胞工具的大浪淘沙,洗尽铅华 ---- ---- ---- ?
很久以前无意中翻译过一篇单细胞的新闻，单细胞测序 也关注过这方面进展，北大谢晓亮组又更新了他们的单细胞全基因组扩展方法 正好我们博士阶段有一门课是写一个综述系统性的总结一个研究领域，我就很自然的选择了这个单细胞转录组的数据处理
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