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单细胞聚类resolution参数的选择-香草杏仁

单细胞聚类resolution参数的选择

在进行细胞聚类时有两个参数的选择对下游分析的结果影响很大 一个是纳入分析的PCs数,也就是dims参数,选择方法见 关于“数据的维度”(dims参数)的选择 ; 另一个是resolution参数,官方推荐根...
聚类分析-HBC lesson 7-香草杏仁

聚类分析-HBC lesson 7

学习内容 学会选择合适的PCs用于聚类分析 聚类的方法 目标 产生细胞类型特异性聚类,并使用已知的细胞类型标记基因来确定聚类的身份。 确定集群是否代表真正的细胞类型或由于生物或技术差异而产...
Seurat安装-香草杏仁

Seurat安装

从CRAN安装最新版 4.0+seurat需要R也是4.0+的版本 Seurat is available on CRAN for all platforms. To install, run: # Enter commands in R (or R studio, if installed) install.packages(&#...
Rtools安装-香草杏仁

Rtools安装

出现的问题 最近在学习R语言得过程中,安装了最新版的R4.0.1和R Studio,但安装包的时候出现了下面的warning: WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installe...
4年前
051090
通过注释文件计算线粒体序列比例-香草杏仁

通过注释文件计算线粒体序列比例

经验证,人类样本的单细胞分析使用seurat教程的方法计算线粒体序列比例与此方法结果一致,但对于其他物种,建议使用此方法。 使用注释文件生成线粒体计数指标 我们将使用AnnotationHub,它允许...
A disease-driver population within interstitial cells of human calcific aortic valves identified via single-cell and proteomic profiling (Cell Reports IF=9.4)-香草杏仁
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A disease-driver population within interstitial cells of human calcific aortic valves identified via single-cell and proteomic profiling (Cell Reports IF=9.4)

'single-cell RNA seq','干细胞与转分化'。参与CAVD疾病驱动VICs亚群DDP-VICs(CD44^high^CD29^+^CD59^+^CD73^+^CD45^low^) 总结 ​​ 作者通过高通量流式检测鉴定出一个参与CAVD疾病驱动VICs...
cellranger的安装-香草杏仁

cellranger的安装

新建一个文件夹 打开linux终端,运行 mkdir yard 验证一下工作目录 pwd /home/vamond/yard 进入该目录,新建apps文件夹,用于存放cellreanger cd /mnt/home/user.name/yard mkdir apps cd apps ...
细胞聚类的质控-HBC lesson 8-香草杏仁

细胞聚类的质控-HBC lesson 8

学习内容 评估是否存在聚类的假象 用PCA和UMAP图来确定聚类的质量,并了解何时需要重新聚类 评估已知的细胞类型标志物以假设集群的细胞类型身份 目标 确定集群是否代表真正的细胞类型或由于生物...
conda的使用-香草杏仁

conda的使用

​​ conda的下载与安装 创建小环境并在其内安装软件 创建名为rna-seq​的小环境 # conda create -n [名称],后面是要安装的主要软件 conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y ...
整合-HBC lesson 6.2-香草杏仁

整合-HBC lesson 6.2

本文主要是翻译,用作参考,还是要看GitHub上的英文原版学习 目标 对于不同条件下的样本,将相同类型的细胞对齐到一起 挑战 对准类似的细胞类型,这样我们就不会因为样品、条件、模式或批次的不...