单细胞 第3页
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。
排序
“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...
4年前
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...
4年前
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...
4年前
scRNA-seq数据整合Introduction
Seurat不仅可以校正实验的批次效应，还能跨平台整合数据，例如将10x单细胞数据、BD单细胞数据和SMART单细胞数据整合在一起；也能整合单细胞多组学数据，例如将单细胞ATAC、空间转录组与单细胞转...
4年前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(&#...
4年前