背景 我们经常在探索性分析中使用scRNA-seq数据来表征细胞间的异质性。诸如聚类和降维之类的过程会根据细胞的基因表达谱对细胞进行比较，这涉及...
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完整的单细胞分析流程——特征（基因）选择
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完整的单细胞分析流程——数据标化（normalization）
动机 通常在单细胞RNA测序数据中观察到文库之间测序覆盖率的系统差异。它们通常是由细胞间的cDNA捕获或PCR扩增效率方面的技术差异引起的，这归...
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完整的单细胞分析通用流程——从数据到可视化概述 本章概述了典型的scRNA-seq分析工作流程的框架（图1）。 随后将更详细地描述每个分析步骤。 实验设计 在开始分析本身之前，对实验设计...
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完整的单细胞分析流程——理解你的单细胞分析之数据结构背景介绍 Bioconductor项目的主要优势之一在于使用通用数据基础结构，该数据基础结构可实现跨越R包的相互操作性。 用户应该能够使用来自不...
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反卷积法推断bulk RNA数据中的细胞组成
整体思路：细胞相互作用的复杂网络支配免疫系统与肿瘤细胞之间的互动，了解实体瘤的特定免疫细胞组成，对于预测患者对免疫疗法有何反应显得至关重要。在这...
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cluster差异基因寻找及GO、KEGG注释
library（Seurat） library(dplyr) library(clusterProfiler) library(ggplot2)...
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seurat对象结构
Seurat slot 对象信息使用标准R函数可以快速轻松地获得有关Seurat对象的摘要信息。可以使用dim，ncol和nrow函数找到对象的...
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单细胞数据分析的概要流程概述了典型的scRNA-seq分析工作流程的框架（图1）。 图1：典型的scRNA-seq分析流程的示意图。每个阶段（用虚线分隔）由许多特定步骤...
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SingleCellExperimentBioconductor软件包SingleCellExperiment提供了SingleCellExperiment类以供使用。当使用依赖于Si...
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单细胞分析seurat包学习笔记2不同数据集联合分析 选择了通过四种技术产生的人胰岛细胞数据集：CelSeq（GSE81076) CelSeq2（GSE85241），Fluidi...
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