计算各个cluster的细胞数； table(Idents(pbmc)) 定义对应每个cluster对应的细胞类型，也可将ident改为相应的细胞类型，计算每个细胞类型的细胞...
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单细胞seurat学习笔记计算各个cluster的细胞数绘制堆叠条形图
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单细胞密度散点图的绘制单细胞绘图系列： Seurat绘图函数总结[https://www.jianshu.com/p/95e61f7e834d] 使用ggplot2优化Seurat绘图[https...
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使用ChIPpeakAnno进行peak注释
欢迎关注”生信修炼手册”! ChIPpeakAnno是一个bioconductor上的R包，针对peak calling之后的下游分析，提供了以下多种功能 查找与peak区域...
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ATAC-seq分析：Annotating Peaks（9）1. 注释开放区域 将已识别的无核小体区域与基因组特征（如基因和增强子）相关联通常很有趣。 一旦注释到基因或增强子的基因，我们就可以开始将 ATACseq 数据与这些基因的特...
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如何提取ATAC-seq数据的差异peaks?（DiffBind包的使用）2021年开年第一篇笔记~ 这篇笔记主要记录DiffBind包的学习。在很久以前我写过一篇ATAC-seq分析流程（ATAC-seq分析练习[https://www.jian...
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软件9 —— MACS2
一、 基本介绍 ※ 峰识别（peak calling）工具包括：MACS2和HOMER（适用于ChIP-seq和ATAC-seq）、HMMRATAC（针对于ATAC-seq...
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Macs2做差异peak分析
参考：https://github.com/macs3-project/MACS/wiki/Call-differential-binding-events 差异peak分析...
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史上最全 ChIP-seq 差异分析 Benchmark懒人只看这个图就好了。 benchmark 过程真的很精彩，建议通读一遍原文，附件更是有惊喜。 b： 第一行：Peak 分布的形状第二行：差异情况，是上升降低五五开，还是一面...
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软件11 —— deeptools一、 基本介绍 deeptools是基于Python开发的一套工具，用于处理诸如RNA-seq、ChIP-seq、MNase-seq、ATAC-seq等高通量数据。工具分为...
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让我看看谁还不会用deeptools可视化(bcpp)
一、deeptools安装 见我写的第一篇文章《Conda 安装软件万能链接》：Conda安装软件万能链接[https://www.jianshu.com/p/70bd0e7...
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学习一遍ChIPseeker的使用刘小泽写于2020.5.23-24Y叔的原文在：https://mp.weixin.qq.com/s/3CMj0xejiV-FSMC-Vxd_-w 0 ChIPseeker的...
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ChIP-seq实践（非转录因子，非组蛋白）在实战之前，首先对CHIP-seq分析做一些了解，以下是从各个地方copy过来综合起来的，有些散乱，是我认为重要以及应该了解的知识点。chip-seq 实战就跟在转录组和外显...
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Seurat取子集时会用到的函数和方法在单细胞数据分析中，在确定细胞类型后，除了可以进行差异表达基因分析外，还可以针对单个细胞类型进行分析特定分析，这时就需要我们提取细胞子集分开处理了。 一、Seurat数据格式...
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Seurat重要命令汇总
参考：https://satijalab.org/seurat/articles/essential_commands.html[https://satijalab.org/...
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单细胞实战(1)数据下载-数据读取-seurat对象创建这篇文章我们将介绍从geo数据库下载单细胞测序数据后，多种数据格式多样本情况下，如何读取数据并创建seurat对象。 本文主要结构： 一、数据下载 二、数据读取与seurat...
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