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单细胞测序
单细胞测序
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单细胞测序是指DNA研究中涉及测序单细胞微生物相对简单的基因组,更大更复杂的人类细胞基因组。
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联合 RNA 和 ATAC 分析:SNARE-seq
SNARE-seq
single-cell analysis
gene expression
DNA accessibility
Learn to analyze a single-cell joint detection dataset combining gene expression levels and DNA accessibility using SNARE-seq technology. Access the provided data set re-mapped to the mm10 genome and follow the tutorial to build a Seurat object containing
数据科学工厂
2024-7-30
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单细胞测序
空间单细胞|10x Visium数据分析、可视化与整合(3)
空间单细胞
RNA测序数据
单细胞融合
数据整合
本文介绍了使用Seurat进行空间单细胞数据分析与可视化的方法,重点讨论了与10x Visium数据、RNA测序数据的整合和处理方法。通过数据标准化、降维聚类、发现空间变异性特征等任务,将实现对空间信息和分子数据的有效整合分析。同时,还介绍了如何与单细胞RNA测序数据融合,以推断空间体素中细胞类型的组成。
数据科学工厂
2024-7-27
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单细胞测序
空间单细胞|Slide-seq分析、可视化与整合(2)
Slide-seq分析
SeuratData包
数据获取
本文通过介绍利用Slide-seq v2技术获得的小鼠海马区数据集进行深入分析的方法,并提供SeuratData包来方便数据获取。安装数据集后,您可以轻松查看构建Seurat对象所使用的命令列表,从而进行有效的数据分析和可视化。
数据科学工厂
2024-7-22
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单细胞测序
空间单细胞|Slide-seq分析、可视化与整合(1)
Slide-seq分析
SeuratData包
Seurat对象
本文介绍了利用Slide-seq v2技术获得的小鼠海马区数据集进行深入分析的方法,包括如何利用SeuratData包安装数据集并构建Seurat对象。欢迎查看本文获取更多有关Slide-seq分析的信息。
数据科学工厂
2024-7-15
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单细胞测序
空间单细胞|10x Visium数据分析、可视化与整合(2)
空间数据分析
Seurat分析
降维和聚类
本文介绍了使用Seurat分析具有空间分辨率的RNA测序数据的方法,重点在于将空间信息与分子数据相结合。涵盖了数据标准化、降维和数据聚类、发现空间变异性特征、与单细胞RNA测序数据的整合等任务。另外,也介绍了对RNA表达数据进行降维和聚类的工作流程。
数据科学工厂
2024-7-12
632
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单细胞测序
单细胞RNA测序(scRNA-seq)Seurat分析流程入门
学习如何进行单细胞RNA测序(scRNA-seq)的Seurat分析流程,包括数据下载、R包准备、数据预处理等步骤。了解如何安装必要的R包、构建Seurat对象以及对细胞中的线粒体基因进行分析和过滤处理。详细指导可在给定链接中查看。
生信与基因组学
2024-7-6
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单细胞测序
单细胞RNA测序(scRNA-seq)cellranger count的细胞定量和aggr整合
学习单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)的基础知识以及使用 cell ranger 进行细胞定量和数据整合的过程。了解如何准备参考基因组和注释文件,执行细胞定量流程,并分析比对结果。通过批量执行细胞定量和整合多个细胞定量结果来深入探索单细胞测序分析领域的内容。
生信与基因组学
2024-7-6
588
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单细胞测序
单细胞RNA测序(scRNA-seq)构建人类参考基因组注释
学习单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术和构建人类参考基因组注释的步骤。了解细胞定量的重要性以及如何使用cellranger软件进行比对、质控和定量分析。查看基本软件安装准备和人类参考基因组与基因注释文件的准备方法。详细介绍基因的生物类型查询和构建基因组注释的Shell脚本操作。
生信与基因组学
2024-7-6
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单细胞测序
单细胞RNA测序(scRNA-seq)Cellranger流程入门和数据质控
单细胞RNA测序
scRNA-seq
数据质控
本文介绍了单细胞RNA测序(scRNA-seq)Cellranger流程入门和数据质控的详细步骤。包括单细胞RNA测序入门、样本数据来源、单细胞数据下载、SRA数据下载和fastq-dump拆分、拆分fastq数据重命名、单细胞测序数据质控以及Cell ranger软件安装与流程测试。欢迎了解更多关于单细胞RNA测序的相关信息。
生信与基因组学
2024-7-6
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单细胞测序
单细胞RNA测序(scRNA-seq)SRA数据下载及fastq-dumq数据拆分
了解单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据下载及拆分过程,包括使用NCBI查询SRA数据和下载SRR编号的方法。详细介绍了使用fastq-dump软件进行SRA文件拆分为fastq文件,并解释了10X单细胞数据中的UMI、样本index和Cell barcode的作用。提供了实际操作步骤和命令示例,帮助您快速处理和重命名拆分后的fastq文件。
生信与基因组学
2024-7-6
543
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单细胞测序
单细胞RNA测序(scRNA-seq)细胞分离与扩增
学习单细胞RNA测序和DNA测序方法,包括流式细胞仪和微流控技术的应用,全基因组扩增技术如PCR和MDA的介绍。详细了解单细胞RNA测序的数据挖掘过程,UMI计数及单细胞RNA-seq的选择等关键内容。
生信与基因组学
2024-7-6
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单细胞测序
单细胞RNA测序(scRNA-seq)工作流程入门
单细胞RNA测序
数据分析方法
质控策略
聚类分析
功能富集分析
了解单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术的工作流程及其在细胞分析中的应用。本文详细介绍了scRNA-seq的数据处理流程,包括从原始数据格式(如FASTQ和BCL)到质控、数据归一化、高变基因检测、批次效应校正等步骤。此外,还讨论了如何通过聚类、转录因子推断、拟时分析和细胞-细胞通讯研究来深入理解单细胞水平的生物学信息。功能富集分析和细胞周期阶段预测等方法也被应用于揭示细胞群体的功能和动态。最后,探讨了scRNA-seq与其他多组学技术(如CRISPR筛选和空间转录组学)的联合应用,以及未来单细胞技
生信与基因组学
2024-7-6
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单细胞测序
空间单细胞|10x Visium数据分析、可视化与整合(1)
空间单细胞
RNA测序数据
Seurat分析
空间数据分析
本文介绍了使用Seurat分析具有空间分辨率的RNA测序数据的方法,重点在于将空间信息与分子数据相结合。包括数据标准化、降维和数据聚类、发现空间变异性特征、与单细胞RNA测序数据的整合以及处理多个样本切片等任务。同时介绍了一个最新发布的小鼠脑矢状面切片数据集,通过Visium v1化学技术生成,数据集包括两组连续的前脑切片和两组后脑切片。您可以利用Seurat中的Load10X_Spatial()函数将其导入,并通过SeuratData包轻松获取数据。
数据科学工厂
2024-7-6
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单细胞测序
空间单细胞|在Seurat中对空间数据进行分析(4)
本页面详细介绍了Seurat软件包在空间单细胞数据分析中的应用,特别聚焦于利用不同成像技术如MERSCOPE、CosMx和Akoya CODEX等分析人类淋巴结的公开数据集。内容涵盖了如何导入HuBMAP数据集以及使用LoadAkoya()函数进行蛋白质标记量化的方法,适用于对空间单细胞技术和数据分析感兴趣的研究人员和学者。
数据科学工厂
2024-7-2
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单细胞测序
空间单细胞|基于图像的数据分析(3)
空间单细胞
本文介绍了Seurat的一个新扩展功能,用以分析新型的空间解析数据,重点介绍了Vizgen MERSCOPE、Nanostring CosMx空间分子成像仪和Akoya CODEX三个公开数据集。其中详细介绍了Nanostring CosMx空间分子成像仪生成的数据集,包括其技术特点、数据样本来源及分析方法。同时结合Azimuth健康人类肺脏参考数据库进行对比分析,并提供了可下载的预先计算好的分析结果。
数据科学工厂
2024-6-30
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单细胞测序
单细胞分析:marker鉴定(11)
单细胞分析
marker鉴定
Seurat探索
细胞类型标记
本篇文章介绍了单细胞分析中的marker鉴定过程,包括学习目标、挑战、建议、以及识别每个簇的所有markers的方法。通过使用Seurat探索不同类型的标记,并提供具体的分析方法和代码示例,帮助读者更好地了解簇的身份和验证细胞类型。
数据科学工厂
2024-6-26
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单细胞测序
单细胞基础教程:整合分析
整合分析
PBMC
干扰素β
数据集
整合策略
这篇单细胞基础教程介绍了如何使用Seurat进行PBMC数据集的整合分析,以了解细胞类型特异性反应和整合的作用。教程包括了比较不同数据集、识别共同细胞类型和寻找对刺激处理产生特异性反应的细胞类型等内容。通过对基因表达矩阵创建Seurat对象,并使用各种比较分析方法,您可以更好地理解细胞的差异和相似之处。详细教程及相关代码可以在链接中找到。
数据科学工厂
2024-6-26
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单细胞测序
空间单细胞|基于图像的空间数据分析(2)
空间单细胞
图像数据分析
Seurat扩展功能
本文介绍了基于图像的空间数据分析,重点介绍了Vizgen MERSCOPE、Nanostring CosMx空间分子成像仪和Akoya CODEX等数据集的应用。详细讨论了在小鼠大脑研究中使用的10x Genomics Xenium In Situ数据分析方法,包括数据导入、细胞表达矩阵、细胞边界分割等步骤。适用于Seurat对象的创建及RNA数据的处理等内容。
数据科学工厂
2024-6-25
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单细胞测序
单细胞分析:细胞聚类(十)
单细胞分析
细胞聚类
细胞类型
聚类分析
本文介绍了单细胞分析中的细胞聚类分析方法,包括评估用于聚类的主成分数量的方法、根据重要的主成分对细胞进行聚类的学习目标、挑战和推荐,以及相关的数据处理与可视化方法。通过本文的学习,您将了解到如何执行细胞聚类分析以及在执行聚类之前需要考虑的一些关键因素。
数据科学工厂
2024-6-25
482
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单细胞测序
单细胞分析:数据整合(九)
单细胞分析
跨条件整合
Seurat对象
CCA
MNN
本文介绍了单细胞分析中的跨条件整合方法,以识别相似的细胞类型。重点讨论了在不同条件下对齐相同细胞类型的挑战,并提出了使用共享高可变基因、CCA和MNN等方法来进行整合的建议。文章详细解释了整合的步骤和原理,以及在不同数据集和条件下进行整合的重要性。最后介绍了使用SCTransform对象进行整合的具体操作。
数据科学工厂
2024-6-25
517
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