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文章关心的是Atrial fibrillation (AFib) 这个疾病,纳入了病人样品和对照样品, 如下所示:
但是我看到了一个比较狡猾的数据集(GSE133283),它官网给出来了的文件如下所示:
在 https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJNA793914 可以看到这个项目详情,而且前些天我们演示了如何下载这...
比如2021-GSE158328-肠道发育的,自己下载 GSM4797916_A1.tar.gz ,然后解压可以看到它每个样品其实有两个文件夹 :
生物信息学的阿呆
但是有一些代码本身有问题,所以也确实是有一些时候会造成整个服务器奔溃,比如一个小伙伴跑一个简单的动态预测模型代码,详见:
可以看到,里面确实是15个样品,分别是常规转录组,单细胞转录组,以及空间单细胞转录组,如下所示:
更麻烦的是因为文献里面的两个分组每个组内都是3个样品而已,而文章大家结论缺依赖于这个单细胞水平的细胞比例变化。其实早期(2018-2021时候)单细胞转录组费用...
这个文章标题短小精悍:《Choroid plexus mast cells drive tumor-associated hydrocephalus》,相关数据...
后期单细胞领域卷起来了,纯粹的图谱肯定是没有新意啦,或者说海量的公共的单细胞转录组数据已经可以无限制任何人免费获取,这样的话大家要想分析出不一样的地方,就需要想...
老实说,过去的三年虽然说我一直在朋友圈刷到有空间单细胞的cns文章,但我实际上是瞧不起这个技术的。首先它仅仅是给大红大紫的单细胞转录组续命而已,其次它根本就不是...
在前面的分析教程中,我们详细研究了“不同处理下细胞的差异表达基因”,“不同处理下细胞的组成变化”。实际上,我们还会关心一个很直接的问题,那就是不同处理下,究竟什...
在单细胞分析中,我们除了关注基因表达模式受不同条件所影响导致的改变,我们还会关注细胞组成(例如细胞类型的比例)也会在不同条件下发生变化。例如药物处理,外源感染,...
但是其它代码基本上就跟Seurat早期的v4没有区别,比如harmony整合多个单细胞样品。
上次直播Seurat对象内部结构解析,给大家分享一下step1—— 单细胞数据不同格式,数据读取方法创建Seurat对象,以及seurat对象内容结构简介。
然后马上这些策略就被应用到了单细胞转录组数据挖掘层面,因为反正也不需要自己产出数据了,过去三五年间单细胞的火热带动了海量的各种实验设计的公开的表达量矩阵。比如这...
下面那个是错误的,x=c(1,2);表(x);x=(1,2);table(x);下面代码缺一个c,c是一个函数,没有它,你括号就有问题,table(c(1,2)...
关心什么结果,是要结合自己的课题/实验设计,生物学背景,研究方向等等,更多的是和导师交流,参考一下相关文献等等。
需要安装一下缺的包。而且你这个电脑用户名里面有中文,也是一个麻烦的事情,如果搞不定就联系助教哦
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