单细胞共24篇
学习单细胞分析过程中的一些笔记,多数来自网络已有教程,我记录了一下自己的学习过程,并且整理在此,以供后续参考。
单细胞转录组代谢流分析软件COMPASS安装-香草杏仁

单细胞转录组代谢流分析软件COMPASS安装

本文详细记录了在Linux系统上安装COMPASS软件的过程,COMPASS是一款用于单细胞转录组代谢流分析的软件。首先,需要创建一个Python 3.9或3.10的conda环境,并确保pandas版本低于2.0.0。接着,安...
生信分析环境搭建--conda+jupyter-香草杏仁

生信分析环境搭建–conda+jupyter

本文介绍了如何使用conda和jupyter notebook搭建生信分析环境,包括安装配置conda、jupyter notebook、scanpy等工具,并演示了在jupyter notebook中调用不同环境的方法。
cellranger count 流程-香草杏仁

cellranger count 流程

准备工作:下载参考基因组和数据集 下载参考基因组 # 新建一个ref文件夹存放参考基因组 cd yard mkdir ref cd ref # 下载human GRCH38,大约11G wget https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
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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 ...
使用pheatmap可视化marker基因-香草杏仁
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使用pheatmap可视化marker基因

在完成单细胞分析基本流程之后,我们获得了各个细胞聚类和相应的marker基因,有多种方式可以可视化marker基因的表达量,seurat包中自带的DoHeatmap()、VlnPlot()以及DotPlot()函数可以很方便的...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
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使用singleR预测细胞类型-香草杏仁

使用singleR预测细胞类型

SingleR是用于单细胞RNA测序(scRNAseq)数据的自动注释方法(Aran et al.2019)。给定具有已知标签的样本(单细胞或RNAseq)参考数据集,它将基于与参考数据的相似性标记测试数据集中的新细胞...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
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对Seurat对象使用harmony方法整合-香草杏仁

对Seurat对象使用harmony方法整合

Harmony方法在2019年发表在上面nature methods, harmony算法与其他整合算法相比的优势: 整合数据的同时对稀有细胞的敏感性依然很好; 省内存; 适合于更复杂的单细胞分析实验设计,可以比较来...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
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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...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
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整合后的细胞标记物鉴别-HBC lesson 9-香草杏仁

整合后的细胞标记物鉴别-HBC lesson 9

目标: 确定每个类群的基因标记物 使用标记物识别每个类群的细胞类型 根据细胞类型标记物来判断是否需要重新分组,或许需要合并或拆分聚类的类群 挑战: 对结果的过度解读 结合不同类型的标记物...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
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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...
Vamond的头像-香草杏仁Vamond4年前
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