生信 第3页
生物信息学教程和笔记
使用Aspera高速下载ngs数据并进行MD5校验-香草杏仁

使用Aspera高速下载ngs数据并进行MD5校验

因为课题研究需要结合参考一篇已发表的单细胞数据,由于该文章只提供的原始fastq文件,所有要下载下来从上游分析开始做起。(如果是是做数据库生信挖掘的也需要下载文件哦)一开始尝试的使用htt...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
063100
下载sra文件(多线程高速版) download_sra.sh-香草杏仁

下载sra文件(多线程高速版) download_sra.sh

这篇文章介绍了一个多线程下载NCBI数据库中SRA文件的脚本download_sra.sh。使用前需要确认已安装sra-tools。该脚本通过prefetch命令,可以高效地下载各种SRA文件,包括bulk-seq和single cell原...
归一化并去除不需要的变异-HBC lesson 6.1-香草杏仁

归一化并去除不需要的变异-HBC lesson 6.1

在我们可以聚类细胞并识别不同的潜在细胞类型之前,我们还有几个步骤。我们的数据集有两个样本来自两个不同的条件(控制和刺激),所以整合这些样本,以更好地进行比较可能是有帮助的。我们需要...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
053900
Seurat基本分析流程-香草杏仁

Seurat基本分析流程

参考链接: https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial.html 建立 Seurat 对象 示例数据为10X Genomics的外周血单个核细胞(PBMC)数据集,含有2700个单细胞,使用Illumina NextSeq...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
070120
关于“数据的维度”(dims参数)的选择-香草杏仁

关于“数据的维度”(dims参数)的选择

关于“数据的维度”(dims参数)的选择 Created time: Apr 13, 2021 12:07 PM Tags: R, Seurat, scRNA-seq 完成PCA之后,我们获得了该数据集的所有主成分(PCs)信息,但是如何决定纳入多少个主成...
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061730
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...
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053250
“归一化”与“标准化”-香草杏仁

“归一化”与“标准化”

参考链接: https://mp.weixin.qq.com/s/6ioR3JE0wKg6M-YAsLBcTA 关于归一化和标准化的翻译看了很多中文资料,发现还是有争议的,在seurat中主要是两个函数:NormalizeData()和ScaleData() ,其...
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054080
scRNA-seq简介-HBC lesson 1-香草杏仁

scRNA-seq简介-HBC lesson 1

参考链接: https://github.com/hbctraining/scRNA-seq_online/blob/master/lessons/01_intro_to_scRNA-seq.md 我们为什么需要单细胞RNA测序 人类各种组织之间细胞的类型,状态和相互作用差异巨...
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049530
从原始数据到表达矩阵-HBC lesson 2-香草杏仁

从原始数据到表达矩阵-HBC lesson 2

根据所使用的建库方法,单细胞的RNA序列(也称为读取(reads)或标签(tags))将从转录本的3'端(或5'端)(10X Genomics,CEL-seq2,Drop-seq,inDrops)或全长转录本(Smart-seq)获得。 参...
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050940
分析准备与读取数据-HBC lesson 3-香草杏仁

分析准备与读取数据-HBC lesson 3

本篇教程将会帮助你理解如何获得单细胞RNA测序实验中的数据。 基因表达定量完成之后,我们需要将这些数据导入R中,以生成可用于执行质控的矩阵。在本课中,我们将讨论计数数据可被导入的格式,...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
053840