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...

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，...

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 ...

QC（质控）-HBC lesson 4 在这一章你将会学到： 构建质控指标并使用相关图像可视化数据质量 估算质控指标并设置阈值去除低质量的细胞 单细胞数据分析流程的每个步骤都有这自己的目标和挑战。对...

在我们我们获得高质量的单细胞数据后，单细胞RNA测序分析工作流程的下一步是进行聚类。聚类的目标是将不同的细胞类型分离成独特的细胞群。为了执行聚类，我们需要确定细胞间表达差异最大的基因...

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...

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(&#...

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...

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...