IP属地：山东
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重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——8. scRNA-seq数据整合（4）8.8 Seurat v3, 3’ 10k PBMC和全血STRT-Seq尽管我们的/data文件夹中已经有了所有必要的文件，我们仍可以从GEO...
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重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——8. scRNA-seq数据整合（3）8.6 Harmony, 3’ vs 5’ 10k PBMC使用harmony比任何其他方法都要快得多，并且在最近的标准测试中发现其表现相当好，...
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重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——8. scRNA-seq数据整合（2）8.4 真实数据集的整合实例有很多关于整合标准的文章发表，最详细的文章（Tran，2020）使用不同大小和复杂程度的多个模拟和真实数据集比较了1...
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重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——8. scRNA-seq数据整合（1）8.1 简介随着可用的scRNA-seq数据集越来越多，在它们之间进行合并比较是关键。比较scRNA-seq数据集有两种主要方法。第一种方法是“...
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重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——7. 使用Seurat进行单细胞RNA测序分析（4）7.5 使用SingleR进行细胞类型注释基于我们找到的marker，我们可以挖掘文献并鉴定每种观察到的细胞类型。我们也可以尝试使用Single...
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重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——7. 使用Seurat进行单细胞RNA测序分析（3）7.3 SCTransform标准化和聚类由于我们已经通过额外的QC去除了双胞和空细胞，现在可以应用SCTransform标准化，这有利于通过提...
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重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——7. 使用Seurat进行单细胞RNA测序分析（2）为了进一步分析，我们需要对数据进行标准化，以消除测序深度的影响。传统方法是将其缩放到10,000，然后对获得的值进行log2转换。标准化数据存储...
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重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——7. 使用Seurat进行单细胞RNA测序分析（1）本章将介绍使用Seurat（V3）的一些典型任务。尽管Seurat目前已经更新至V5版本，但仍不妨碍我们从此教程中学习一些基本操作及分析思想。现...
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重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——6. 生物学分析（4）6.4 真实数据集中的DE 6.4.1 简介为了测试不同的单细胞差异表达方法，我们将使用Blischak数据集。在该实验中，除了单细胞数据之外，...