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📖 生信数据分析--分析流程，工具包等

单细胞分析工具--ECAUGT提取hECA数据

基于先前的hECA文献笔记，学习使用python工具ECAUGHT高效提取特定类型的人类单细胞图谱数据。值得注意的是hECA对不同来源数据集仅进行了测序文库的标准化以及log转换，用户可根据特定应用场景进行适当的批次校正处理。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-19 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-19</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-19&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;929&nbsp;|&nbsp;2 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo

单细胞分析工具--细胞周期分析

A cell cycle is a series of events that takes place in a cell as it grows and divides.即描述细胞生长、分裂整个过程中细胞变化过程。最重要的两个特点就是DNA复制、分裂成两个一样的子细胞。对于单细胞转录组数据，可根据相关marker基因的表达水平判断每一个细胞所处的细胞周期状态。此外在分析多数据集间批次效应时，可根据每个数据集中各个细胞周期比例进行判断与校正。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-22 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-22</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-22&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;1533&nbsp;|&nbsp;4 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo

单细胞分析工具--多样本批次校正

当分析多个样本的单细胞数据集时，其中重要的一步是判断并校正潜在的批次效应。如下简单学习两种单细胞批次效应分析方法，分别基于Seurat与harmony包。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-22 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-22</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-22&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;1385&nbsp;|&nbsp;3 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo

单细胞分析工具--SingleCellExperiment对象格式

SingleCellExperiment是通过SingleCellExperiment包创建的单细胞数据分析对象，已有几十个单细胞R包支持。 其衍生自SummarizedExperiment，之前在GEO数据挖掘学习时，了解过相关知识，主要是assay与pData两个函数的使用。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-22 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-22</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-22&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;1462&nbsp;|&nbsp;3 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo

单细胞分析工具--infercnv拷贝数变异鉴定

inferCNV包可根据肿瘤组织相关的单细胞表达数据，推测肿瘤细胞的拷贝数变异情况，从而完成恶性细胞的鉴定。 1 2 3 BiocManager::install("infercnv") library(infercnv) # 暂时在window安装出现点问题，目前在linux使用conda安装、学习。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-20 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-20</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-20&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;1907&nbsp;|&nbsp;4 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo

单细胞分析工具--scanpy基础用法(anndata,loom格式)

scanpy是单细胞数据分析的python工具包，将数据以Anndata对象的格式进行储存。如下将学习Anndata对象操作以及scanpy分析的基础用法。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-23 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-23</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-23&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;1357&nbsp;|&nbsp;3 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo

单细胞分析工具--SingleR细胞类型注释

SingleR包是在单细胞数据分析时用于细胞类型自动注释的常用工具。其基本原理是使用已有细胞标签的参考转录组数据集的表达谱，基于相似性原则注释未知单细胞数据的细胞类型。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-20 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-20</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-20&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;1080&nbsp;|&nbsp;3 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo

单细胞分析工具--RNAvelocity速率分析

RNA velocity(RNA速率)分析是基于单细胞转录组测序数据分析细胞发育状态动力学的方法。简单来说，该模型根据测序read片段属于unspliced pre-mrna以及spliced mature mrna的比例推测单细胞的发育轨迹。 高比例的unspliced pre-mrna的占比越高，velocity速率越大，表明在之后阶段中将产生高表达趋势。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-26 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-26</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-26&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;1965&nbsp;|&nbsp;4 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo

单细胞分析工具--CytoTRACE轨迹分析

CytoTRACE是根据单细胞表达矩阵推断细胞分化轨迹的工具，目前提供网页端与R包两种形式。如下。简单学习其R包用法。 官方手册：https://cytotrace.stanford.edu/ 发表论文：DOI: 10.1126/science.aax0249 1、安装R包 根据官方手册，需要手动R包文件，自行安装。如下笔记在Linux的R环境中进行学习。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-26 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-26</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-26&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;1166&nbsp;|&nbsp;3 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo

单细胞分析工具--cellphonedb细胞通讯分析

cellphonedb是基于配受体对表达水平，分析单细胞数据中不同细胞类型间相互作用的Python工具。其于2020年在nature protocols发表，目前工具包版本以更新到3.1.0，配受体数据库已更新到4版本。如下将简单学习该软件的用法及结果可视化方法。 ...

Create:&nbsp;<span title='2023-01-28 00:00:00 +0000 UTC'>2023-01-28</span>&nbsp;|&nbsp;Update:&nbsp;2023-01-28&nbsp;|&nbsp;Words:&nbsp;2488&nbsp;|&nbsp;5 min&nbsp;|&nbsp;Lishensuo