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",

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

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

这篇文章更多的是对于混乱的中文资源的梳理,并补充了一些没有提到的重要参数,希望大家不会踩坑. 1. 简介 1.1 背景 WGCNA(weighted gene co-expression network analysis,权重基因共表达网络分析)是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法,可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系,因此在基因组研究中被广泛应用. 相比于只关注差异表达的基因,WGCNA利用数千或近万个变化最大的基因或全部基因的信息识别感兴趣的基因集,并

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

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

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

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

[病毒分析]对一个vbs脚本病毒的分析 本文来源:i春秋社区-分享你的技术,为安全加点温度 一.前言 病毒课老师丢给我们一份加密过的vbs脚本病毒的代码去尝试分析,这里把分析过程发出来,供大家参考,如果发现文中有什么错误或者是有啥建议,可以直接留言给我,谢谢! 二.目录 整个分析过程可以分为以下几个部分:   0x00 准备工作   0x01 解密部分   0x02 功能分析 三.分析过程0x00 准备工作windows xp的虚拟机(在自己的windows下也可以做)vbs的一些基本语法 0x

Android多线程分析之中的一个:使用Thread异步下载图像 罗朝辉 (http://blog.csdn.net/kesalin) CC 许可.转载请注明出处 打算整理一下对 Android Framework 中多线程相关知识的理解.主要集中在 Framework 层的 Thread, Handler, Looper, MessageQueue, Message, AysncTask,当然不可避免地要涉及到 native 方法,因此也会分析 dalvik 中和线程以及消息处理相关的代码:如

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:张耀杰 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 概念介绍: 企业的资产包括流动资产.固定资产.无形资产.股东权益等等,本期给大家介绍企业资产的数据爬取与分析.财务分析包括偿债分析.营运分析.盈利分析.收现分析.发展能力等,这五个内容在下期分模块给大家进行介绍. 首先,给大家介绍财务分析常用的方法.

幂等性是数学中的一个概念,表达的是N次变换与1次变换的结果相同

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

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

Resequencing 302 wild and cultivated accessions identifies genes related to domestication and improvement in soybean 中文名:基于GWAS与群体进化分析挖掘大豆驯化及改良相关基因 发表期刊杂志:nature biotechnology影响因子:41.514发表时间:2015年2月发表单位:中科院遗传与发育生物学研究所 一.      研究取材62株野生大豆.130株地方种和110个

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

大约RAC下一个spfile分析_整理在_2014.4.17 说明:文章来源于网络 第一篇:RAC下SPFILE文件改动 在RAC下spfile位置的改动与单节点环境不全然一致,有些地方须要特别注意,否则可能改动会失败. 以下用一个样例说明:SPFILE放在ASM中一个不对的文件夹(+ARCH)中,如今想把它放在另外一个文件夹(+DBSYS)下. 下面是详细步骤: 1. 原spfile位置 SQL> show parameter spfile NAME TYPE VALUE ----------

5WHY分析法很多做项目的都知道,但是却很少有人能用到实处,或者是灵活运用,所以今天小编又来翻一遍这个“旧账”,让大家更了解5WHY分析法. 什么是5WHY分析法? 所谓5why分析法,又称“5问法”,也就是对一个问题点连续以5个“为什么”来自问,以追究其根本原因. 5why法的关键所在:鼓励解决问题的人要努力避开主观或自负的假设和逻辑陷阱,从结果着手,沿着因果关系链条,顺藤摸瓜,直至找出原有问题的根本原因. 5WHY分析法的运用 如图,沿着“为什么——为什么”的因果路径逐一提问,先问第一个“为