今天的内容讲讲单细胞文章中经常出现的展示细胞marker的图:tsne/umap图.热图.堆叠小提琴图.气泡图,每个图我都会用两种方法绘制. 使用的数据来自文献:Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma. 去年7月发表在Cell Re

之前写过三篇和CNV相关的帖子,如果你做肿瘤单细胞转录组,大概率看过: 单细胞分析实录(11): inferCNV的基本用法 单细胞分析实录(12): 如何推断肿瘤细胞 单细胞分析实录(13): inferCNV结合UPhyloplot2分析肿瘤进化 其中,第三篇帖子里面有两个注释代码,可以在基因和染色体长短臂两个层面对CNV做注释 这次对tree_anno.R代码做了更新,简单来说就是对原始CNV region的长度做了限制,最后的结果会输出更少更明显的CNV 之前在我这里拿过代码的读者如果需

1. 起因 之前的代码(单细胞分析实录(17): 非负矩阵分解(NMF)代码演示)没有涉及到python语法,只有4个python命令行,就跟Linux下面的ls grep一样的.然鹅,有几个小伙伴不会命令行,所以我决定再改写一下,把命令行都放到R下面运行. 2. 尝试 2.1 一开始,我的想法是教大家在R里面调用python,需要提前下载好anaconda和一些python包 然而想了想在Windows上安装python包可能对大家不是很友好,有些包很难装,我之前也弄了很久.考虑到这次更新是针

最近Cell Systems杂志发表了一篇针对现有几种检测单细胞测序doublet的工具的评估文章,系统比较了常见的例如Scrublet.DoubletFinder等工具在检测准确性.计算效率等方面的优劣,以及比较了使用不同方法去除doublet后对下游DE分析.轨迹分析的影响. 现有的检测方法,基本都会先构造出虚拟doublet,然后将候选droplet与这些虚拟doublet比较,很相似的那些就定义为doublet.这里的虚拟doublet是通过随机组合两个(类)细胞的表达值得到的虚拟的do

这是一个新系列 差不多是一年以前,我定导后没多久,接手了读研后的第一个课题.合作方是医院,和我对接的是一名博一的医学生,最开始两边的老师很排斥常规的单细胞文章思路,即各大类细胞分群.注释.描述,所以起初的几个月都在摸索一条主线,再后来有主线了,要加实验验证,周期有点长.我这边的分析基本做完.读研生活还在继续,我也不能太在意这一个课题,尽管有些时候我也很着急,尽管我在这个课题上花了很多时间.整理分析流程是个好习惯,最大的受益者还是自己,所以接下来我打算把我在处理单细胞转录组过程中,学到的用到的所有

前面我们已经学习了单细胞转录组分析的:使用Cell Ranger得到表达矩阵和doublet检测,今天我们开始Seurat标准流程的学习.这一部分的内容,网上有很多帖子,基本上都是把Seurat官网PBMC的例子重复一遍,这回我换一个数据集,细胞类型更多,同时也会加入一些实际分析中很有用的技巧. 1. 导入数据,创建Seurat对象 library(Seurat) library(tidyverse) testdf=read.table("test_20210105.txt",head

本次演示使用的数据来自2017年发表于Cell的头颈鳞癌单细胞文章:Single-Cell Transcriptomic Analysis of Primary and Metastatic Tumor Ecosystems in Head and Neck Cancer.本次演示提供处理好的测试数据,以及所有代码,一共6个脚本(我目前写得最详细的教程,也是全网少有的). 数据的预处理就不演示了,预处理的代码存放在0.pre.R文件中. 以下是肿瘤细胞tsne图和原图的对比,和原文一致,说明前面

在之前的文章里,我主要讲了如下两个内容:(1) 认识Cell Hashing:(2): 使用Cell Ranger得到表达矩阵.相信大家已经知道了cell hashing与普通10X转录组的差异,以及使用cellranger得到表达矩阵. 这一篇讲如何使用Seurat的HTODemux函数,CiteFuse的crossSampleDoublets函数两种方法拆分表达矩阵(混了不同来源的细胞),最后还会略微比较一下两种方法得到的结果的差异. HTODemux 这种方法的原理我在第一篇笔记中已经讲过

Cell Ranger是一个"傻瓜"软件,你只需提供原始的fastq文件,它就会返回feature-barcode表达矩阵.为啥不说是gene-cell,举个例子,cell hashing数据得到的矩阵还有tag行,而列也不能肯定就是一个cell,可能考虑到这个才不叫gene-cell矩阵吧~它是10xgenomics提供的官方比对定量软件,有四个子命令,我只用过cellranger count,另外三个cellranger mkfastq.cellranger aggr.cellra

细胞通讯分析可以给我们一些细胞类群之间相互调控/交流的信息,这种细胞之间的调控主要是通过受配体结合,传递信号来实现的.不同的分化.疾病过程,可能存在特异的细胞通讯关系,因此阐明这些通讯关系至关重要. CellPhoneDB配有详实的受配体数据库,其整合了此前的公共数据库,还会手动矫正,以得到更加准确的受配体注释.此外,针对受配体有多个亚基的情况,也进行了注释.下面这张图显示了CellPhoneDB配有的数据库包含多少种分泌蛋白和膜蛋白.蛋白质复合物.受配体关系,以及它们来源于什么数据库. 1.

在上一篇帖子中,我介绍了CellPhoneDB的原理.实际操作,以及一些值得注意的地方.这一篇继续细胞通讯分析的可视化. 公众号后台回复20210723获取本次演示的测试数据,以及主要的可视化代码. 所有的数据和结果文件均已打包,下载后直接就能跑下面的代码画图. 下面的代码可以绘制对称热图 (如果你不清楚为啥热图要沿着对角线对称,可以看一下之前的推文) library(tidyverse) library(RColorBrewer) library(scales) pvalues=read.ta

在上一篇中,我已经讲解了展示marker基因的前两种图形,分别是tsne/umap图.热图,感兴趣的读者可以回顾一下.这一节我们继续学习堆叠小提琴图和气泡图. 3. 堆叠小提琴图展示marker基因 相比于其他可视化形式,小提琴图可以更直观地展示某一类亚群的某一个基因的表达分布情况.我的marker基因一共选了12个,下面来画图: Seurat内置的VlnPlot函数可以直接画, library(xlsx) markerdf2=read.xlsx("ref_marker2.xlsx",

Seurat是一个老牌的单细胞分析工具了(satija的力作),我之前测试过,但是没怎么用. 最近发现这个工具又publish在了NBT上,所以很有必要看一下这篇文章. Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species 主要目的:identifying subpopulations of cells that are present across m

声明 CLion程序版权为jetBrains全部.注冊码授权为jetBrains及其付费用户全部,本篇仅仅从兴趣出发,研究其注冊码生成算法. 不会释出不论什么完整的源码. 网上查了下.已有注冊机,所以想要key的同学不要找我:p 背景 打算学习cocos2dx,奈何vim仅仅会ggvG,被jetBrains惯坏了,找到了CLion,试了下,果然神器.我等菜鸟正好能够拿来愉快地学习书写c++了. 可是,试用版有30天的限制.又没有学生授权.懒得折腾,看下它的注冊算法吧. 本篇用到的主要工具和命令:

Link is : http://www.cnblogs.com/foreach-break/p/CLion_License_Fake_Crack.html

在我之前的帖子单细胞分析实录(7): 差异表达分析/细胞类型注释里面,我已经介绍了如何使用SingleR给单细胞数据做注释,当时只讲了SingleR配套的参考集.这次就讲讲如何使用自己定义/找到的基因集做注释,使用场景还是比较多的,比如想根据某篇论文里面的注释结果,给自己的数据做注释.本文配套的视频讲解已上传到B站,新手UP: TOP菌.gongzhong号后台回复20211023可获取本文所用到的示例数据和代码. 本次演示用到的数据集来自2020年发表在Nature Genetics的一篇结直

声明 My Eclipse 2015 程序版权为Genuitec, L.L.C所有. My Eclipse 2015 的注册码.激活码等授权为Genuitec, L.L.C及其付费用户所有. 本文只从逆向工程的兴趣出发,研究软件保护机制. 不会释出完整源代码和破解补丁. 会直接推测出授权信息的地方打码处理 本文针对My Eclipse 2015 Stable 2.0或CL版本 背景 在上两篇博文中,我们研究了逆向中的两大手段: 静态分析 参见:CLion注册码算法逆向分析实录 动态调试 参见:[

声明 本篇只从逆向兴趣出发,研究其程序运行原理. CLion程序版权为jetBrains所有. 注册码授权为jetBrains及其付费用户所有. 不会释出任何完整的源代码. 涉及能直接推算出注册码的地方打码. 网上查了下,已有注册机,所以想要key的同学不要找我. CLion是什么? CLion是著名的jetBrains公司出的一款C/C++智能IDE. 什么,你不知道jetBrains? 我只提两点: Visual Studio ReSharper (for C#) IntelliJ IDEA

Molecular Diversity of Midbrain Development in Mouse, Human, and Stem Cells 本文作者的官网:Ventral midbrain 顺便找到了:Download all the data and Python Notebooks from GitHub to reproduce the main figures. GitHub:linnarsson-lab/ipynb-lamanno2016 教程:scRNA-Seq Data

本文总结自一篇综述: Computational approaches for interpreting scRNA-seq data 单细胞分析分为两个层次: cell level gene level Tools for the visualization and clustering of cells. Tools for the ordering of cells & bifurcation/branch identification Tools for gene-level analy