通过全组织蛋白质组学和组织EV囊泡组学，研究发现动脉钙化和瓣膜钙化具有不同的驱动因素。进一步分析揭示了颈动脉斑块和AV钙化组织中的关键蛋白，涉及细胞粘附、迁移、炎症、补体级联反应等途径...

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...

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...

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...

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。

本研究通过多组学映射生成主动脉瓣的分子图谱，揭示了驱动钙化性主动脉瓣病（CAVD）疾病的网络。研究将瓣膜组织分为正常、纤维化和钙化三个区，分析组学数据并进行免疫荧光验证，发现转录组与蛋...

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...

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...

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...