我们在上一篇中已经对损伤愈合组的单细胞转录组数据进行了细胞类型注释，接下来，我们使用整合分析，将文中数据与其他文章数据整合来验证注释的准确性，并...

在上一篇推文中我们对所有分组样本进行了预处理及组内整合，并进行了聚类和差异基因筛选，本篇我们将着重介绍如何对单细胞转录组数据进行细胞类型注释以及...

在上一篇中，我们对皮肤损伤愈合文章中的损伤愈合组数据进行了伪bulk分析，接下来，我们开始正式对损伤愈合组的单细胞转录组数据进行预处理和多样本整...

很多刚刚入门细胞组学数据分析的小伙伴常常会问，单细胞数据分析流程有没有所谓范式？从拿到表达矩阵开始，有没有一个标准的技术路线以供参考？对于这样的...

8.8 Seurat v3, 3’ 10k PBMC和全血STRT-Seq尽管我们的/data文件夹中已经有了所有必要的文件，我们仍可以从GEO...

8.6 Harmony, 3’ vs 5’ 10k PBMC使用harmony比任何其他方法都要快得多，并且在最近的标准测试中发现其表现相当好，...

8.4 真实数据集的整合实例有很多关于整合标准的文章发表，最详细的文章（Tran，2020）使用不同大小和复杂程度的多个模拟和真实数据集比较了1...

8.1 简介随着可用的scRNA-seq数据集越来越多，在它们之间进行合并比较是关键。比较scRNA-seq数据集有两种主要方法。第一种方法是“...

7.5 使用SingleR进行细胞类型注释基于我们找到的marker，我们可以挖掘文献并鉴定每种观察到的细胞类型。我们也可以尝试使用Single...