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",

操作代码:https://satijalab.org/seurat/ 依赖的算法 CCA CANONICAL CORRELATION ANALYSIS | R DATA ANALYSIS EXAMPLES MNN The Mutual Nearest Neighbor Method in Functional Nonparametric Regression Comprehensive Integration of Single-Cell Data 实在是没想到,这篇seurat的V3里面的整合

个人的一些碎碎念: 聚类,直觉就能想到kmeans聚类,另外还有一个hierarchical clustering,但是单细胞里面都用得不多,为什么?印象中只有一个scoring model是用kmean进行粗聚类.(10x就是先做PCA,再用kmeans聚类的) 鉴于单细胞的教程很多,也有不下于10种针对单细胞的聚类方法了. 降维往往是和聚类在一起的,所以似乎有点难以区分. PCA到底是降维.聚类还是可视化的方法,t-SNE呢? 其实稍微思考一下,PCA.t-SNE还有下面的diffusion

其实就是另一种形式的打分. 个人点评这种方法: 这篇文章发表在nature上,有点奇怪,个人感觉创新性和重要性还不够格,工具很多,但是本文基本都是自己开发的算法(毕竟satji就是搞统计出身的). 但是仔细看了代码之后,发现这些方法确实是有点artificial! 而且算法原创性不高,多半是基于现有的一些工具的二次开发. Identifying a maturation trajectory. To assign each cell a maturation score that is prop

比对 The raw Drop-seq data was processed with the standard pipeline (Drop-seq tools version 1.12 from McCarroll laboratory). Reads were aligned to the ENSEMBL release 84Mus musculusgenome. 10x Genomics data was processed using the same pipeline as for

The normalization method described above aims to reduce the effect of technical factors in scRNA-seq data (primarily, depth) from downstream analyses. However, heterogeneity in cell cycle stage, particularly among mitotic cells transitioning between

SCTransform Normalization and variance stabilization of single-cell RNA-seq data using regularized negative binomial regression ChristophH/sctransform Variance Stabilizing Transformation It is obvious that the variance of counts is generally greater

GapMinder:在线互动图表数据平台是一个将国际统计数据转换成活动的.交互的和有趣的图表,以在线统计数据为基础的互动图表集的完美世界.目的是通过增进对可以自由访问的公共统计数据的使用和理解,以促进以事实为基础的世界观察. Gapminder是由一家瑞典的非营利组织开发而成,2007年三月Google买下该单位统计数据分析软体Trendalyzer,并将相关程式设计人员纳入Google大家庭. Trendalyzer为一基于网页(Web-based)之互动式统计数据浏览界面.一般预估,若该软体

Differential expression analysis for paired RNA-seq data 抽象背景:RNA-Seq技术通过产生序列读数并在不同生物条件下计数其频率来测量转录本丰度. 为了鉴定两种条件之间差异表达的基因,重要的是要考虑实验设计以及数据的分布特性. 在许多RNA-Seq研究中,表达数据以多对获得,例如来自相同个体的治疗前和治疗后样品.我们寻求将配对结构纳入分析. 结果:我们提出了一个用于RNA-Seq数据的贝叶斯分层混合模型,以分别考虑变异性来自配对数据结构的

首先了解RTSP/RTP/RTCP相关概念,尤其是了解RTP协议:RTP与RTCP协议介绍(转载). vlc使用模块加载机制调用live555,调用live555的文件是live555.cpp. 一.几个重要的类 以下向左箭头(“<-”)为继承关系. 1. RTPInterface RTPInterface是RTPSource的成员变量,其成员函数handleRead会读取网络数据存入BufferedPacket内,该类最终会调到UDP的发送接收函数. Boolean RTPInterface:

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

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日 不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

scRNA-seq做完该做的QC.normalization.imputation.clustering.trajectory和integration,就会开始做转录调控的分析了. 核心就是围绕着TF转录因子做文章 预测TF的靶基因 鉴定regulon 大部分都是高通量的预测,准确性有待论证,需要很好的实验验证设计. 预测的工具不要太多: MARINa — Andrea Califano - paper SCENIC 什么是regulon? 这是一个高通量测序后发明的词,其实就是被同一个调控元件

preparation Highcharts Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库,主要特性如下: 兼容性:兼容当今所有的浏览器,包括iPhone.IE和火狐等等: 对个人用户完全免费: 纯JS,无BS: 支持大部分的图表类型:直线图,曲线图.区域图.区域曲线图.柱状图.饼装图.散布图: 跨语言:不管是PHP.Asp.net还是Java都可以使用,它只需要三个文件:一个是Highcharts的核心文件highcharts.js,还有a canvas emulator f

用后感: 拼个小基因组还好,对于很大的基因组,文库很多的,还是不要用了.服务器768G内存,都不够用.... 主页: http://bioinf.spbau.ru/spades 说明书: http://spades.bioinf.spbau.ru/release3.6.1/manual.html Note, that SPAdes was initially designed for small genomes. It was tested on single-cell and standard

作者 王枫发布于2014年7月4日 本文从产品设计和架构角度分享了Microsoft内存数据库方面的使用经验,希望你在阅读本文之后能够了解这些新的对象.概念,从而更好地设计你的架构. 内存数据库,指的是将数据库的数据放在内存中直接操作.相对于存放在磁盘上,内存的数据读写速度要高出很多,故可以提高应用的性能.微软的SQL Server 2014已于2014年4月1日正式发布,SQL 2014一个主要的功能即为内存数据库. 下面,我将着重介绍使用SQL Server 2014内存数据库时需要注意的地

前言 highcharts最早接触它是在4年前,后来项目中很少用到图表这些东西,就算有也是用echart.他们思路都一样自己去官网上看api即可,构造数据填充节点,没有什么难点,这次是做完手上的工作然后尽对此进行一下梳理与汇总.不会像其他文章那样在乎布局和内容,只是做笔记而已. 通用配置 plotOptions 数据列配置是针对所有数据列及某种数据列有效的通用配置. 数据列的配置有三个级别: 配置在 plotOptions.series,针对所有图表类型有效 配置在 plotOptions.<数

准备运行环境: 1)Portable Basemap Server(PBS)用于创建地图服务 官网网址:http://geopbs.codeplex.com/ 如何创建底图服务?操作步骤如下: 如果启动的时候端口冲突的话,打开PortableBasemapServer.exe.config配置端口号. 打开PortableBasemapServer.exe[以管理员身份运行] 下载底图:(mbtiles格式的) 选择区域进行下载即可: 配置启动地图服务:点击Browse选中lanzhou.mbt

基因组表达分析:如何选择RNA-seq vs. 芯片 发布日期:2017-03-29 10:00 DNA 芯片(上图左侧)由附着在表面的核酸探针组成.首先,从样品中提取 RNA 并转化为互补 DNA(cDNA),用荧光标签(1)进行标记. 接下来标记的 cDNA 片段与芯片(2)上的核酸杂交. 扫描芯片检测每个斑点的荧光水平,从而得到基因表达水平(3). 在 RNA-seq 中,RNA 也从样品中提取并转化为 cDNA,以备用于测序(A). 接下来对 cDNA 文库进行测序(B),将所得读数与基