拟时序（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况通过拟时分析可以来推断发育过程细胞的分化轨迹...
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单细胞数据分析笔记5: 拟时序分析（monocle2) -
单细胞Day7-多样本数据-25.细胞类型注释 多样本的注释和单样本的是一样的。用的之前的自动注释 6.分组可视化及组间细胞比例比较 示例中：54 55 56是实验组，57 58 59是对照如果看不到，需...
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单细胞Day7-多样本数据-11.下载并整理数据 演示数据：GSE231920，3个treat+3个control 1.1字符串处理的函数 stringr包里的函数：str_sub()：用于从字符串中提取...
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Seurat包合并多个单细胞样本示例数据：GSE139324有63个samples。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1393241...
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跟着 Cell 学作图 | 5.UMAP降维分析跟着 Cell 学作图 | 5.UMAP降维分析 “实践是检验真理的唯一标准。”“复现是学习R语言的最好办法。” DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.03...
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GSVA + limma进行差异通路分析
一般我们做GSEA都是先进行差异基因分析，然后取差异倍数排序结果进行GSEA。但如果你没有条件进行差异基因分析也可以进行GSEA，这就是ssGSEA(single sampl...
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主成分分析-PCA图的优化（R语言）
R语言的主成分分析（PCA）详解和带聚类的PCA图绘制 最近有个老师在整理文章数据，由于分组较多，想展示PCA图，说明不同分组的差异，公司默认给出的PCA图比较朴素，想做的好...
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PCA(principal component analysis,主成分分析)1. 简介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。首先利用线性变换，...
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RNA-seq入门实战（八）：GSVA——基因集变异分析本节概览：1.GSVA简单介绍2.基因集的下载读取: 手动与msigdbr包下载3.GSVA的运行4.limma差异分析5.GSVA结果可视化：热图、火山图、发散条形图/柱形...
