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小魚爸

16.1 前言 單細胞RNA-seq為了解不同條件、組織類型、物種和個體之間細胞類型的變化提供了前所未有的信息。單細胞數據的差異基因表達分析幾乎總是隨后進行基因集富集分析，其...

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前言：Graphpad prism是一款非常好用且功能強大的科研醫學生物數據處理繪圖軟件，Prism也是一種多功能的統計工具，專為科學家而非統計學家而設。其功能強大，簡單易學...

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15.1 前言 除了基因表達模式的變化之外，細胞組成（例如細胞類型的比例）也會在不同條件下發生變化。例如，特定藥物可以誘導細胞類型的轉分化，這將反映在細胞身份組合物中。需要足...

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14.1 前言 本篇是細胞注釋章節的更詳細的延續，該章節已經介紹了差異基因表達（DGE）作為用細胞類型注釋簇的工具。在這里，我們重點關注更復雜的實驗設計中差異基因表達測試的更...

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12.1 前言 單細胞數據集允許以高分辨率研究生物過程，例如早期發育。例如，雖然分析的是單個細胞而不是整個組織，但細胞表型的變化無法隨著時間的推移進行跟蹤。這一事實源于單細胞...

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11.1 前言 單細胞測序分析提供生物組織的高分辨率測量。因此，此類技術可以幫助破譯和理解細胞異質性和生物過程的動態。相應的研究包括量化細胞命運以及識別驅動該過程的基因。然而...

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10.7 基于圖的整合模型Graph-based integration 我們要介紹的下一個方法是BBKNNBatch-Balanced k-Nearest Neighbor...

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10. 數據整合 10.1 總論 大多數scRNA-seq數據分析的一個核心挑戰是批次效應。批次效應是測量的表達水平的變化，這是處理不同組或“批次”中的細胞的結果。例如，如果...

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9.4 自動注釋 9.4.1 總論 這一篇討論的方法將是自動化的方法，而不是手動注釋數據。與上一篇展示的方法不同，這些方法中的每一種都可以使您以自動化的方式對數據進行注釋。它...

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9. 細胞注釋Annotation 為了更好地理解數據并利用現有知識，弄清楚數據中每個細胞的“細胞身份”非常重要。根據已知（或有時未知）的細胞表型標記數據中的細胞群的過程稱為...

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8. 聚類Clustering 預處理和可視化使我們能夠描述我們的scRNA-seq數據集并降低其維度。到目前為止，我們嵌入并可視化了細胞以了解數據集的基礎屬性。然而，它們的...

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7. 降維Dimensionality Reduction 如前所述，scRNA-seq是一種高通量測序技術，可生成高維度細胞和基因數量的數據集。并非所有基因都具有信息性，并...

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6. 特征選擇Feature selection 6.1 前言 我們現在有了標準化的數據表示，它仍然保留了生物異質性，但減少了基因表達中的技術采樣效應。單細胞RNA-seq數...

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5. 歸一化Normalization 5.1 前言 到目前為止，我們從數據集中刪除了低質量細胞、環境RNA污染和雙聯體，并且數據以“細胞 x 基因”數字矩陣的形式呈現，作為...

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4. 質控Quality Control 4.1 前言 選擇適合數據且不會過度校正或消除生物效應的預處理方法至關重要。由于新的測序技術以及捕獲的細胞、測量的基因和識別的細胞群...

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3. 分析框架和工具介紹 3.1 單細胞分析框架和強大系統 如前所述，獲得計數矩陣后，探索性數據分析階段開始。由于數據的大小和復雜性，需要專門的工具。雖然在單細胞分析的早期，...

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學習生信代碼的朋友可以直接跳轉到下面2.7 實戰案例，有完整和詳盡的代碼和分析流程。 2. 原始數據處理 在本篇中，我們將介紹單細胞RNA測序(scRNA-seq)數據的“預...