所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
如果你不知道 basic.sce.pbmc.Rdata 这个文件如何得到的,麻烦自己去跑一下 可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法,自己 save(pbmc,file = 'basic.sce.pbmc.Rdata') ,我们后面的教程都是依赖于这个文件哦!
data_frame() is a better way than data.frame() for creating data frames. Benefits of data_frame():
有5个基础的函数: - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus)
我们以大家熟知的pbmc3k数据集为例。大家先安装这个数据集对应的包,并且对它进行降维聚类分群,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释 ,而且每个亚群找高表达量基因,都存储为Rdata文件。标准代码是:
前几期我们确定了我们想要的cluster,接下来就需要进入标志物识别阶段,此步骤可以帮助我们验证某些类群的身份,推测未知类群的身份,即:细胞亚群注释。
下面是粉丝linbo的笔记投稿 依旧seurat 官方教程为例 rm(list = ls()) library(Seurat) library(ggplot2) library(patchwork) library(dplyr) load(file = 'basic.sce.pbmc.Rdata') sce=pbmc 参考可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法 首先寻找每个细胞亚群的Mark基因 features= c('IL7R', 'CCR7','CD14', 'LYZ', 'IL7R', 'S100
那天在Frontiers in Immunology 偶然一瞥,看到一篇新鲜出炉的纯生信文章
昨天又是不睡觉的一天,晚上还被家属讲了一通,理由是我去急诊了,没有在办公室待着,他老公疼没人去看。🫠
所以我给他的建议是不管三七二十一,先分群,然后看每个亚群功能异质性,给出注释,并且给出临床生存分析结果。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
文档:https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/docs/clustering/
这么说吧,机会常见的统计图表都可以一键绘制,而且绘制的结果直接可以达到出版级别的那种,特别适合科研和商务绘图爱好者。
虽然转录因子分析作为单细胞转录组数据分析的3大高级分析之一名满天下,但是因为它太耗费计算资源导致绝大部分人敬而远之,我们其实也多次分享过细节教程:
代码:https://satijalab.org/seurat/v3.0/pbmc3k_tutorial.html
接着重复这篇文章 Data Visualization and Analysis of Taylor Swift’s Song Lyrics
先找出各细胞类型上下调的gene,然后拿到gene-cell type的表达矩阵,将其分为上调的和下调的
在单细胞的数据分析当中,每个亚群的top基因是十分重要的,因为这一部分的基因主要是代表了这一亚群的高表达基因,为了后面的分群鉴定,主要是通过seurat的findallmarkers这个函数进行计算。可以参考这个博主的文章,对源码解析的很细https://www.jianshu.com/p/f5c8f9ea84af,同时对应着这个函数的解析http://www.idata8.com/rpackage/Seurat/FindAllMarkers.html。
这样的分析已经是超级简单的了,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释,读入这个文章的GSE162610数据集,进行标准的seurat流程即可。可以看到是如下所示的10个样品:
其实非常容易理解,下面我们以如下所示的基于pbmc3k 这个单细胞数据集作为例子展示给大家 的 :
我们根据pbmc3k数据集里面的b细胞有两个非常出名的转录因子,TCF4(+) 以及NR2C1(+),进行了可视化。其实这两个转录因子并不是先验知识,是我们根据这个分析结果进行各个单细胞亚群特异性激活转录因子统计得到的。
https://mp.weixin.qq.com/s/UsDC-t1j7NHaLTnI6xCATQ
另一种方法是通过主题搜索和探索文档。广泛的主题可能与文章中的各个部分(国家事务,体育)有关,但这些部分内或之间可能存在特定主题。
#!/usr/bin/env bash #=============================================================================== # # FILE: find_disk_usage.sh # # USAGE: ./find_disk_usage.sh <directory> [top N] # # DESCRIPTION: 根据指定目录,查找出目录下占用空间最大的top N目录和文件,如果没有指
AiTechYun 编辑:Yining 背景:一名叫做Anthony Dm.的外国网友试图利用机器学习将一堆未标记的电子邮件进行分类,以下是他对这次操作发表的文章内容。 今天,我突然好奇将一堆未标记的电子邮件放在一个黑箱里,然后让机器弄清楚如何处理它们,会发生什么事情?但是,我没有任何想法。所以我做的第一件事就是找一个包含各种各样电子邮件的数据集。在研究了几个数据集之后,我想到了安然语料库(Enron corpus)。这个数据集有超过50万封来自安然公司员工的电子邮件,这些邮件数量对我接下来的训练已经足够了
本教程将引导您通过一个实际示例,使用 GPT 3.5 的检索增强生成功能,根据自定义数据集回答问题。
源 =List.Intersect({Table.ToRecords(chinese),Table.ToRecords(maths)}),
is_load_limit=1 #0代表关闭负载开关,1代表打开负载开关,当打开负载开关时,如果服务器高于2/每核,则禁止脚本运行
还给出了一些简单代码,就是看看样本聚类情况,然后留成作业给另外一个学徒,看单细胞R包Seurat的FindAllMarkers函数对7个亚型找到的marker基因,根据传统的bulk转录组差异分析策略的差异。
上一文(Power BI x EasyShu:Top商品门店分布地图可视化)分享的是每个产品在不同门店的状况,本文换一种角度:每个门店自己的状况。下图展示了每个门店最畅销的商品,部分门店的Top1因为存在并列关系,所以显示了不止一个产品。
可以使用函数sample_n()选择n个随机行,也可以使用sample_frac()选择行的随机分数。 我们首先使用函数set.seed()来启动随机数生成器引擎。 这对于用户重现分析非常重要。
值得注意的是,我目前的水平只能是做到单细胞转录组数据的预处理,降维聚类分群。高阶分析还没有学到,不过隔壁《单细胞天地》有一个活动,感兴趣的可以参加一下:单细胞进阶数据分析技巧一网打尽,名额有限,大家赶快抢哈!
而实际情况下,不同层次的细胞亚群的界限容忍度就不一样。比如肿瘤相关单细胞数据集常规分析都是拿到表达量矩阵后的第一层次降维聚类分群通常是:
使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ,后台回复 anno 即可获取
很难找到关于如何使用Python使用DeepMoji的教程。我已经尝试了几次,后来又出现了几次错误,于是决定使用替代版本:torchMoji。
拿到了一个单细胞表达量矩阵,默认需要进行: 单细胞聚类分群注释 ,如果你对单细胞数据分析还没有基础认知,可以看基础10讲:
以上来自于百度百科介绍,协同过滤(collaborative filtering)在我们推荐系统中发挥了巨大作用,譬如抖音会基于你的点赞记录等推送视频,淘宝会基于你的浏览记录等推送商品,这些其实都离不开协同过滤算法。
上面的代码首先连接Redis数据库,然后使用zadd命令向有序集合中添加元素,使用zrevrank命令获取元素的排名,使用zscore命令获取元素的分数,使用zrevrange命令获取排名前N的元素,使用zrem命令从有序集合中删除元素。
今天我们复现的文章是2020年发表在Medicine 杂志上的一个单细胞数据挖掘文章,标题是《Identification of the key gene and pathways associated with osteoarthritis via single-cell RNA sequencing on synovial fibroblasts》,文章链接是:https://journals.lww.com/md-journal/Fulltext/2020/08140/Identification_of_the_key_gene_and_pathways.81.aspx
使用的示例数据集来自10X Genome 测序的 Peripheral Blood Mononuclear Cells (PBMC)。
单细胞R包如过江之卿,入门的话我推荐大家学习5个R包,分别是: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop 需要熟练掌握它们的对象,:一些单细胞转录组R包的对象 而且分析流程也大同小异:
如果一定要做gsea或者gsva这样的给基因集合打分,也有几个补救措施,比如把单细胞表达量矩阵进行缺失值插补,或者把单细胞表达量矩阵构建成为metacell矩阵。不过,最简单的方法是把单细胞表达量矩阵按照各个亚群来进行表达量平均,我们以大家熟知的pbmc3k数据集为例,大家先安装这个数据集对应的包 SeuratData,并且对它进行降维聚类分群,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释 ,而且每个亚群找高表达量基因,都存储为Rdata文件。标准代码是:
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ,在Seurat中均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式;在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法;在 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里,有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛:ImageNet ILSVRC(大规模
经过研究表明,在旅行者的决策过程中,TripAdvisor(猫途鹰,全球旅游点评网)正变得越来越重要。然而,了解TripAdvisor评分与数千个评论文本中的每一个的细微差别是很有挑战性的。为了更彻底地了解酒店客人的评论是否会影响酒店的加班表现,我从TripAdvisor截取了一家酒店 – 希尔顿夏威夷度假村(Hilton Hawaiian Village)的所有英语评论 (Web抓取的细节和Python代码在文末)。
连接Aidlux后,使用jupyter notebook --allow-root进行Aidlux平台联系的jupyter notebook安装配置环境:
tidyverse函数高效,代码简洁,受过专业训练的一般都用这个,除非记不住,能记一点是一点吧。 love&peace
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