单细胞测序 - ResBang生信交流网 - 第3页

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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单细胞Seurat - 细胞聚类(3)

单细胞分析 Seurat 细胞聚类 PCA 聚类方法

本文章介绍了如何使用Seurat进行单细胞分析，包括维度确定和细胞聚类的方法。通过PCA分析和Louvain算法等技术，可以对单细胞数据进行高效的聚类分析，为科研工作者提供了有益的指导。

数据科学工厂 2024-6-20 486 0 0 0 单细胞测序
单细胞Seurat - 数据处理 (2)

Seurat 单细胞分析数据处理

在本系列教程中，学习如何通过Seurat单细胞分析对数据进行处理和标准化。了解LogNormalize方法以及在Seurat v5中的应用。

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单细胞Seurat - 聚类 (1)

单细胞Seurat 聚类 Illumina NextSeq 500 PBMC数据集 10X Genomics

本文介绍了如何使用Seurat对单细胞数据进行聚类分析，包括从Illumina NextSeq 500测序仪中获取的PBMC数据集，并介绍了读取数据和创建Seurat对象的过程。通过读取10X Genomics提供的原始数据，并使用Seurat中的Read10X()和Read10X_h5()函数，可以快速方便地处理单细胞数据。同时，该教程还介绍了在Seurat v5中如何存储和处理计数矩阵，以及如何利用Seurat进行PCA和聚类分析。

数据科学工厂 2024-6-20 330 0 0 0 单细胞测序
Seurat 可视化

Seurat可视化 700 PBMC教程可视化技术 Seurat对象

学习如何使用Seurat进行可视化技术的教程，以及从2,700 PBMC教程计算的Seurat对象下载数据集的方法。通过使用ggplot2和patchwork库，您可以轻松处理pbmc3k.final数据。

数据科学工厂 2024-6-20 263 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析｜在 Seurat 中使用 sctransform

单细胞分析 Seurat sctransform RNA-seq 生物异质性

了解如何在 Seurat 中使用 sctransform 对单细胞 RNA-seq 数据进行生物异质性的标准化和方差稳定。这个建模框架可以有效地消除技术因素的影响，改进常见的下游分析任务，并提供了一个省略了启发式步骤的处理过程。

数据科学工厂 2024-6-20 445 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析｜将 Seurat 与多模态数据结合使用

单细胞分析 Seurat 多模态数据 CITE-seq 10x 多组试剂盒

了解如何在单细胞基因组学中使用Seurat和多模态数据进行分析，包括CITE-seq和10x多组试剂盒等技术。通过无缝存储、分析和探索多种数据类型，如转录组和细胞表面蛋白，实现对单细胞的深入研究。下载并运用现有的脐带血单核细胞数据集进行初步分析。

数据科学工厂 2024-6-20 369 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析｜映射和注释查询数据集

单细胞分析映射数据集数据集预处理人类胰岛细胞参考构建

本文介绍了单细胞分析中的映射和注释查询数据集的过程，以及构建和利用参考数据集进行数据分析的方法。文中提供了关于人类胰岛细胞数据集预处理的示例和代码演示，同时也介绍了如何通过不同技术构建参考并将其他数据集映射到该参考上的步骤。

数据科学工厂 2024-6-19 379 0 0 0 单细胞测序
单细胞多组学数据集的整合分析：scRNA-seq与scATAC-seq数据集的联合注释与可视化

scRNA-seq scATAC-seq 整合分析联合注释可视化

本文介绍了如何进行单细胞多组学数据集的整合分析，特别是针对scRNA-seq和scATAC-seq数据集的联合注释与可视化方法。通过使用Signac软件包来标记和映射细胞数据，展示了如何结合不同实验数据并进行全面分析。此外，在加载和处理数据时，还介绍了利用SeuratData包和相关工具的步骤。

数据科学工厂 2024-6-18 448 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析：多模态 reference mapping (2)

单细胞分析多模态数据集参考映射 Seurat v4 UMAP可视化

本文介绍了如何利用Seurat软件中的多模态 reference mapping 功能，将查询的单细胞RNA测序数据集与参考数据集进行匹配。通过该方法，可以高效地对细胞进行标注，并在UMAP可视化界面上展示查询细胞的投影。同时，还介绍了在CITE-seq参考数据集中测量表面蛋白的预测水平的估算过程。如果您想了解更多关于单细胞分析和多模态数据集映射的内容，请安装Seurat v4并参考本文所述方法。

数据科学工厂 2024-6-18 281 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析：多模态 reference mapping (1)

单细胞分析参考映射 UMAP可视化界面 CITE-seq

本文介绍了如何利用Seurat软件进行单细胞分析，包括多模态参考映射、UMAP可视化界面的使用和CITE-seq数据集的应用。此外，还提供了相关代码和操作步骤。

数据科学工厂 2024-6-18 457 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析：质控实战（五）

单细胞分析质量控制过滤器 Seurat 基因检测

本文介绍了单细胞分析中的质量控制实战，包括构建质控指标、应用过滤器去除低质量细胞、挑战和质量标准。通过计算额外指标如基因检测数和线粒体比率来评估数据质量，并介绍了 Novelty score 的计算方法。文章还提及使用 Seurat 进行数据质量分析与过滤的步骤。

数据科学工厂 2024-6-18 310 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析：质控（四）

单细胞分析质控数据导入质控准备

了解单细胞分析的质控流程和数据导入方式，学习如何进行质控和分析数据。本教程使用scRNA-seq数据集进行示范，通过导入数据到R语言进行QC准备。详细介绍了数据来源和准备过程，包括环境准备和数据下载，以及项目结构和数据处理的方法。建议在质控和分析前充分了解样本数据，有助于后续分析的进行。

数据科学工厂 2024-6-18 285 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析：环境搭建（三）

单细胞分析 R语言 R包安装

本文将介绍如何使用R语言安装单细胞分析所需环境，并实战搭建分析单细胞的环境，包括R语言安装、RStudio安装以及各种R包的安装和加载过程。

数据科学工厂 2024-6-18 611 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析：计数矩阵是如何生成的？（二）

单细胞分析计数矩阵表达矩阵 scRNA-seq 文库制备

本文介绍了单细胞RNA测序（scRNA-seq）中计数矩阵的生成过程，包括文库制备方法、3' 端测序和全长测序的优点、UMI的重要性、工作流程以及计数矩阵的质控等内容。该文章详细解析了从原始测序数据到计数矩阵的生成过程，对于对scRNA-seq感兴趣的研究者具有较高的参考价值。

数据科学工厂 2024-6-18 559 0 0 0 单细胞测序
单细胞分析：什么是单细胞（一）

单细胞分析 scRNA-seq 细胞类型基因表达变化

本文介绍了单细胞分析的作用和挑战，以及与bulk RNA-seq方法的比较。单细胞分析能够探索组织中存在的细胞类型，识别未知或稀有细胞类型，阐明基因表达变化等。然而，在单细胞分析过程中存在数据量大、测序深度低、生物和技术不可控性等挑战。

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