单细胞分析工具--cellranger
单细胞转录组测序技术历经10余年的发展，目前以高通量的Droplet技术广为应用。其中以10X Genomics公司开发的实验及分析系统最为流行。如下简单学习测序原理、结果以及上游比对流程。 ...
ScRNA-Seq
单细胞分析工具--Seurat4基础流程
1 2 3 4 5 6 packageVersion("Seurat") # [1] ‘4.0.6’ library(Seurat) library(tidyverse) library(ggplot2) library(clustree) 0、导入数据方式 （1）cellranger比对结果 对每个测序样本数据经cellranger上游比对，产生3个文件，分别是： ...
单细胞分析工具--monocle轨迹分析
一、monocle 参考教程/笔记 （1）http://cole-trapnell-lab.github.io/monocle-release/docs/#constructing-single-cell-trajectories ...
单细胞分析工具--CellChat细胞通讯分析
主要参考资料： 1、https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/sqjin/CellChat/blob/master/tutorial/CellChat-vignette.html ...
单细胞分析工具--pySCENIC转录因子分析
SCENIC全称Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering，即转录因子分析，用于构建GRN，gene regulatory network基因调控网络。2017年于Nat Methods首次发表R包版本(https://doi:10.1038/nmeth.4463.)，后又于2020年NATURE PROTOCOLS发表python版本(https://doi.org/10.1038/s41596-020-0336-2)，分析速度得到大幅度提升，而分析方法基本相同。 ...
单细胞分析工具--Palantir轨迹分析
Paper：https://www.nature.com/articles/s41587-019-0068-4 github：https://github.com/dpeerlab/Palantir ...
使用Seurat包分析空间转录组数据
单细胞数据分析常用的Seurat包也集成了空间转录组的分析流程。 https://satijalab.org/seurat/articles/spatial_vignette.html。 空间转录组可以简单理解为在2D组织切面的多个采样spot进行测序，同时记录下每个spot在切片中的2维坐标位置。 ...
单细胞分析工具--hdWGCNA共表达网络
WGCNA是适用于大批量样本的array或者Bulk RNAseq数据的加权基因共表达网络分析。由于单细胞数据的稀疏性，不适用于WGCNA直接分析。hdWGCNA包基于WGCNA包提供了一种针对scRNAseq数据的加权基因共表达网络分析策略。 ...
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。 ...
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。 ...