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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...
细胞培养的基本技术与知识
基本技术 细胞的分离和原代培养 猪VICs的分离培养(以我自己使用的原代细胞为例) 将4-6月龄的猪使用丙泊酚诱导麻醉后,静脉注射氯化钾处死; 开胸后分离结扎主动脉、上腔静脉、下腔静脉,摘除...
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 ...
Maturation of heart valve cell populations during postnatal remodeling
Maturation of heart valve cell populations during postnatal remodeling Article type: Original Article Institute: The Heart Institute, Division of Molecular Cardiovascular Biology, ...
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,...
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...
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...
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...
ATVB:多组学揭示CAVD基质细胞状态变化与INHBA相关重塑
该研究整合胎儿、健康参照和钙化主动脉瓣单细胞图谱,并结合GWAS、bulk RNA-seq及体外功能实验,发现CAVD中炎症相关VDSC1和VDSC3显著扩增,遗传与疾病转录信号共同定位于VDSC,并筛出INHBA。敲...



















啦噜噜1年前0
发现宝藏miaomiaomiao3年前0
回顾一下LBL3年前0
不错👍KT3年前0
汝甚秀,吾不及汝LBL3年前0
太强了 优秀KT3年前0
确实xmq3年前0
太棒了,之前用的等候回答卡的要死,还动不动显示error,这个真的反应很快!xmq3年前0
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