我们依赖于这个V4的版本的Seurat流程做出来了大量的公共数据集的单细胞转录组降维聚类分群流程,100多个公共单细胞数据集全部的处理,链接:https://pan.baidu.com/s/1MzfqW07P9ZqEA_URQ6rLbA?pwd=3heo
在量化基因表达之后,我们需要将该数据导入R,以生成用于执行QC的矩阵。在本课中,我们将讨论盘点数据可以采用的格式,以及如何将其读入R,以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。我们还将讨论我们将使用的数据集和相关的元数据
Rstudio Desktop for Windows/Mac 切换不同R版本非常简单,Tools→Global Options→General→Basic→R Sessions→R version→Change:
Alevin 是一个专为单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据设计的软件工具,它是Salmon软件的一个组成部分,由Rob Patro及其研究团队开发。其具有以下特性
1.1.1.打开浏览器输入连接: http://source.android.com/compatibility/downloads.html
关于zabbix的详细使用可以参考之前的3.0 版本,该文档仅记录zabbix 4.0 编译安装过程! ZABBIX 3.0 从入门到精通(zabbix使用详解) : https://www.cnblogs.com/clsn/p/7885990.html ZABBIX 4.0 中文参考文档 : https://www.zabbix.com/documentation/4.0/zh/manual
高级软件工程师,Zabbix工程师,熟悉Zabbix、Tivoli、Openview、Nagios、Pinpoint等监控工具,对Zabbix、Nagios有丰富的二次开发经验。有丰富的DevOps和敏捷开发经验。
首先使用 sudo R 命令来打开R(因为我就是管理员,所以可以sudo),然后输入下面的R代码:
多色流式和单细胞测序往往带来的是涵盖更多信息的高维数据。通过一些算法可以将数据降维并把结果投射在一张2D图上。而相较于2D结果,3D图形更加直观,使我们可以更容易地理解各个细胞群的空间相对位置关系。
现在我们有了高质量的细胞,在将细胞聚类并确定不同的潜在细胞类型之前,我们需要执行一些步骤。我们的数据集包含来自两个不同条件(Control and Stimulated)的两个样本,因此整合这些样本有助于更好地进行比较。在此之前,我们需要归一化我们的基因表达值,并根据我们数据集中最大的变异来源跨条件排列我们的细胞。在本节中,我们将在聚类之前讨论并执行这些初始步骤。
在过去的十年中,RNA-seq 已成为转录组差异表达基因和 mRNA 可变剪切分析不可或缺的技术。正确识别哪些基因或转录本在特定条件下的表达情况,是理解生物反应过程的关键。
分化与发育的过程一直备受研究者们的关注,但机体内的每个细胞都处在一个动态变化的过程,我们很难通过实验的方法分离得到所有状态下的细胞。而单细胞测序技术的发展,为我们对细胞群体内的异质性和发育分化轨迹研究提供了新的方法。今天我们就跟随王老师一起来看一下BD SeqGeq™之单细胞测序数据拟时序分析。
在基因表达定量后,需要将这些数据导入到 R 中,以生成用于执行 QC(质控)。下面将讨论定量数据的格式,以及如何将其导入 R,以便可以继续工作流程中的 QC 步骤。
感兴趣的可以自己去阅读该文章:《Dynamic transcriptional reprogramming leads to immunotherapeutic vulnerabilities in myeloma》
R 默认提示的语言有的人是英文,有的人是中文,这是因为每个人系统默认语言不同,可以通过下面方式进行修改
最近在做一个内部知识库系统,要求是只能在内网环境下使用,在一台物理服务器上虚拟化了一台服务器,安装完CentOS6.4的系统后,在部署环境的时候发现系统是最小化安装的(其他同事给最小化安装的),有很多开发包都没有安装。但是服务器又没法上外网,不能使用公网的yum源来安装软件包。于是就自己在内网搭建一个yum源并把步骤整理了一下,以前也做过但是一直比较懒,没有整理,今天整理一下。我写的步骤比较详细,所以看起来比较长,不过适合新手参考。
De Novo Software自1998年以来一直在开发流式细胞仪数据分析解决方案。在过去的20多年中,FCS Express已成为世界知名的强大且易于使用的数据分析应用程序。
在前文scRNA-seq marker identification(二),我们我们提到了差异分析,下面我们来详细了解下
https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download
a. 获取repo文件: curl http://commondatastorage.googleapis.com/git-repo-downloads/repo > ~/bin/repo .注意执行该文件需要python2.5以上版本,如果是2.4.3的python版本就无法执行这个文件脚本;
对于高通量方法,在细胞捕获效率和doublets比例之间存在折中,通常的做法是以1-5%的doublets为目标(Ziegenhain et al., 2017)(http://refhub.elsevier.com/S0098-2997(17)30049-3/sref115) 。
发现AUCell包使用了 GSE60361 数据集的单细胞转录组表达矩阵,是直接读取文本文件文件,代码具有学习价值,值得反复分享,如下:
单细胞RNAseq数据集在不同生物和临床条件下对不同细胞类型进行完整的转录表征。然而,整合分析多种数据集极具挑战性。
现在有了高质量的细胞,首先探索数据并确定任何不需要的变异来源。然后需要对数据进行归一化,计算方差并回归任何对数据有影响的协变量。
根据所用文库制备方法的不同,获得的RNA序列(也称reads或tags)有3'(或5')端起始的转录本(10X Genomics, CEL-seq2, Drop-seq, inDrops)和全长转录本(Smart-seq)之分。
ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包,它有助于数据绘图。在本实验中,我们将简要介绍该软件包的一些功能。如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息,我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。
Monocel3是单细胞分析领域一个重要的R 包,它是之前 Monocel和 Monocel2的升级版本,之前的 Monocel2 主要用于单细胞拟时分析。而新版本的 Monocel3 在原有基础上,还可以进行聚类,单细胞亚型分类,细胞注释,拟时分析,基因表达等分析。包含了 Seurat+SingleR 的功能,可以说一个 R 包可以完成单细胞数据分析绝大部分的功能。使用同一个 R 包分析起来更加方便。
单细胞技术的核心是能够从单一细胞获取高通量的基因表达数据。与传统的基因表达分析相比,它不是测量一个样本中成千上万细胞的平均表达,而是能够揭示个别细胞之间的差异,这对于理解组织中的微环境、细胞类型的多样性及其功能至关重要。而对于单细胞转录组学技术,除了大火的10X单细胞技术以外,另一个就是由 Becton, Dickinson and Company开发的BD Rhapsody 。BD Rhapsody 系统通过以下几个主要步骤来实现单细胞转录组分析:
一些有C++代码的R包可能会用到一些新的C++特性,需要C++11或者C++14。这个问题通常在CentOS/红帽系统上出现,因为系统稳定的要求,这个系列的系统它的C++版本很低。但请读者前往注意了别自己编译新版本的gcc,然后替换掉系统的。这种操作我试过几次,系统基本上就崩掉了。
前期准备工作: 1、安装连接电脑的ADB 驱动,这是连接电脑必要的驱动(如果已安装过或自动安装了,可忽略!) 下载: HTCDriver3.0.0.008_x32.rar (1.7 MB) 或这个驱动:http://bbs.anshouji.com/thread-53371-1-1.html 2、获取手机的S/N码: 在手机上操作: 设置--关于手机--设备信息(设备序列号,即是我们要找的S/N码,先记下来存在一个记事本中) 我的是HT15ZV****** (共12位) 3、获取HBOOT版本号(关于HBOOT详细说明) 重启手机,直到黑屏后,快速按住 【音量-】 和 【开机电源键】,几秒后,即可进入HBOOT模式。 此时看到第二行,我的是HBOOT-1.17.0008
我们都知道从数据质控开始已经进入了scRNA分析阶段,从这个阶段开始测试代码,进行实操是很重要的。测试过程中出现的各种问题可能成为你学习路上的拦路虎。公众号平台在这个方面显得不是很适合,为了提高学习质量和效率,“作图丫”诚邀国外名校博士进行scRNA分析培训,有兴趣的小伙伴可以加“guofengzhao527”咨询。
18年nature发了一篇单细胞方法类文章,讲得就是如何利用RNA velocity来做细胞发育路径的推断。
R 语言是一个功能十分强大的工具,几乎绝大多数的数据分析工作都可以在 R 中完成,并且拥有很极强的绘图功能支持,能让你手中的数据以各种姿势进行可视化呈现,而且支持 Windows、Mac OS、Linux 系统,而且使用起来也比较简单方便。
今天给大家介绍一个病理图像中肿瘤细胞计数的图像处理包CRImage。此包对R语言的版本要求比较高,必须是不低于3.6版本的R语言才可以安装。安装需要的前期准备:
https://mp.weixin.qq.com/s/ZsUQogkqcPXkaNDIV8GhWg
使用Nagios搭建本部门的监控系统,以前只是见过这个老兄的名字几次,这次算是真正的从头开始,如今已经成功搭建起来了一个测试环境,监控了包括本机、一台Linux服务器和一台Windows服务器在内的三台机器,收到了数封异常的邮件。在这里将经验分享给大家……
注意事项:EVS硬盘需要和ECS在同一可用分区下,当购买完EVS磁盘后,在EVS管理界面点击挂载选择ECS服务器。
空间转录组学 (ST) 使研究人员能够以接近单细胞的分辨率测量转录组范围内的基因表达,同时保留每次测量的空间信息。这些空间解析的转录组学加深了我们对细胞类型和状态如何受组织微环境调节的理解。
用R进行文本分析初探——以《红楼梦》为例 一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息
Mongodb的介绍和安装 学习目标 了解 非关系型数据库的优势 了解 mongodb的安装 ---- 1. mongodb的介绍 1.1 什么是mongodb mongodb 是一个功能最丰富的NoSQL非关系数据库。由 C++ 语言编写。 mongodb 本身提供S端存储数据,即server;也提供C端操作处理(如查询等)数据,即client。 1.2 SQL和NoSQL的主要区别 在SQL中层级关系: 数据库>表>数据 而在NoSQL中则是: 数据库>集合>文档 1.2.1 数据之间无关联性 SQL中
一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词
A comparison of single-cell trajectory inference methods[1](Saelens et al., 2019)的作者做了一个R包--dyno为终端用户提供完整的TI分析流程,dyno特点如下:
废话不多说,开始安装,以ubuntu18.04为例 更多内容 - 使用python远程操作mongodb mongodb的安装 📷 mongodb具有两种安装方式:命令安装 或 源码安装 命令安装 在ubuntu中使用apt-get工具安装 sudo apt-get install -y mongodb-org 或参考官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/ 源码安装 选择相应版本和操作系统
流式细胞术通过光学检测系统快速检测多参数的细胞流。许多因素使得流式细胞术能够成功和广泛的应用,比如检测速度(能够允许大量的细胞被检测),高度的准确性和分辨率,低成本。此外,流式细胞术还是一种非破坏性技术,可以分选出活细胞用于后续分析。能够分析和分选单个细胞的能力使流式细胞术在生物学和医学领域有非常广泛的应用。
S4对象的讲解(这个是综合性质的讲解,因为bioconductor系列的包的基础就是一系列对象及函数,需要细致的讲解)
整齐的数据是Hadley Wickham (Wickham 2014)主要定义的概念。整齐的数据具有以下三个特征:
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