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拟时序分析（Pseudotime analysis）是一种在单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中重建细胞发育轨迹的计算方法。它基于一个关键假设：在样本中...
AI工具爆炸，模型遍地开花。今年的科研圈，要说最显眼的变化，绝对少不了“AI工具大跃进”。但问题来了！哪个模型，才是科研人该认真选择的外挂？
今天复现的文章是2022年发表在《Nature》子刊《Communications Biology》上，题为“Single-cell transcriptomi...
前面的文章我们介绍过单细胞基于python手动注释的方法，本篇基于Seurat学习自动注释和手动注释。
统计建模是数据科学中至关重要的一部分，帮助分析和预测数据中的趋势与模式。在数据科学中，常用的统计模型有回归分析、时间序列分析、分类模型、聚类模型等，每种模型有其...
在单细胞RNA测序中，我们希望对每个单独的细胞进行测序分析。然而，在样本制备过程中，可能会出现多个细胞聚集在一起的现象，形成所谓的“双细胞”或“多细胞”。双胞的...
从零基础掌握单细胞数据的分析技巧最有效的方法就是复现一篇单细胞研究文章，学习作者的分析思路和可视化方法。本次我们选择复现的文章是2023年发表在《Nature ...
随着现代生物学发展的深入，单细胞转录组学越来越成为理解生物体内细胞异质性、发育过程和疾病机制不可或缺的工具。无论是自测的单细胞数据还是公共数据库的数据，单细胞数...
专为中国科研人，小白也能轻松操作，不仅能精准翻译晦涩难懂的文献段落，还能整理笔记、管理文献，甚至在写作时激发灵感。
在使用seurat进行单细胞分析的时候，大多数的教程都是用计数矩阵作为数据输入，但是我发现一些新手朋友对于不同数据库来源(GEO、BD)的数据或者想要去复现、借...
生物信息学研究离不开数据支撑，这些数据库能让你事半功倍！ 本文详解常用数据库的检索下载技巧，并提供可直接复用的代码模板。
这篇推文将帮助你了解如何从GDC（Genomic Data Commons）下载TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据，并在R中进行数据...
探索胚胎发育的时空动态，揭示基因表达与细胞行为之间的深刻联系——Spateo 是一个革命性的3D时空建模框架，利用空间转录组学技术重建全器官和胚胎层面的细胞相互...
在对单细胞数据进行差异表达分析的时候，可以从全细胞和元细胞两个角度去考虑。基于全细胞目前常见的单细胞转录组计算差异表达基因方法有DESeq2、edgeR、lim...
在前面单细胞转录组数据分析的文章中，有使用python实现的。今天我们了解一下在单细胞转录组分析过程中，必须要掌握的python数据框、包和函数等内容。
之前我们分享过单细胞自动注释包GPTtypecell的使用方法。今天我们详细介绍一下细胞类型注释的内容，并且学习手动注释是如何实现的。
数据清洗是数据分析流程中必不可少的一步。清洗得当的数据是可靠分析的基础，而在R语言中，有许多强大而灵活的工具可以帮助我们高效完成数据清洗。本文将全面介绍R语言数...
上一节我们基于seucat框架学习了单细胞转录组单样本分析，本节我们学习多样本整合去批次的内容。
在日常使用 Linux 的过程中，我们经常需要查找文件、快捷操作命令以及创建文件链接来提高效率。本文将详细介绍以下几个常用的命令：
在大家进行了一段时间的R语言与Linux学习后，我们开启单细胞测序数据的学习。接下来的教程中，我们将以Seurat 分析框架 为基础，从数据预处理、聚类分析到可...
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