一、单细胞及普通转录组比较单细胞转录组测序（scRNA-seq）在单个细胞水平上构建每个细胞的基因表达谱，反映细胞异质性，发现新的细胞类型，了解细胞表达调控机制。通过选取不同时间点的样本，再进行单细胞转录组测序，能够在单细胞水平获得基因“时间动态表达”的信息。单细胞侧重于在哪里表达及有无表达，传统测序侧重于表达高低。普通转录组测序是提取组织、器官、群细胞的混合RNA/bulk RNA进行测序，得到
Abstract单细胞RNA-seq使研究者能够以前所未有的分辨率研究基因表达图谱。这一潜力吸引着更多科研工作者应用单细胞分析技术解决研究问题。随着可用的分析工具越来越多，如何组合成一个最新最好的数据分析流程也越来越难。我们详细阐述了一个典型的单细胞转录组分析各个步骤的细节和注意事项，包括预处理（质控、标准化、数据校正、特征选择、降维）和细胞/基因水平的下游分析等。基于独立的比较研究，我们为每一步
◆ 单细胞测序的概念 ◆ 上节我们讲到转录组测序相关内容，这期将继续学习单细胞转录组测序。单细胞测序技术(single cell sequencing)，简单来说，就是在单个细胞水平上，对基因组、转录组及表观基因组进行测序分析的技术（图1）。图1.单细胞测序技术◆ 为什么做单细胞转录组测序？ &nbs
什么是单细胞测序单细胞RNA-Seq提供成千上万个单个细胞的 transcriptional profiling。这种水平的通量分析使研究人员能够在单细胞水平上了解哪些基因表达，多少数量以及异质样品中成千上万个细胞之间的差异。目前，测序可以回答以下6类问题：DNA的序列：ATCG怎么排列，以及各序列的丰度；DNA的表观遗传修饰：比如甲基化、羟甲基化，以及组蛋白的各种修饰；RNA的序列：AUCG怎么
P 2.4、降维，PCA分析，可视化这里主要需要使用scRNA的矩阵，不需要其他的sce，因此先清空内存，释放算力。load("For_PCA.Rdata")
### 4、降维，PCA分析，可视化----
sessionInfo()
#先进行归一化（正态分布）
scRNA <- ScaleData(scRNA, features = (rownames(scRNA)))
质控和数据过滤准备工具：R。 准备数据：上期经过整理的数据geneMatrix。 注意事项：R的安装目录和文件所在位置都不可有英文。 R 语言所需安装的包：#if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
# install.packages("BiocManager")
#BiocManager::install("singsco
**简介**单细胞测序：单细胞测序从宏观来讲是指在单个细胞水平上进行测序。 单细胞转录组测序是指对于单个细胞水平上将mRNA反转录扩增后进行高通量测序的技术。单细胞测序通过在单个细胞水平上进行测序，解决了用组织样本无法获得不同细胞间的异质性信息或样本量太少无法进行常规测序的难题，为科学家研究单个细胞的行为、机制等提供了新的方向。`` 单细胞测序基本步骤：对所选择的单细胞进行分离→扩增→进行高通量测
之前说，实验室主要使用的是10X的数据，但是我现在对于10X的数据的了解很少。所以，想更进一步的了解一下。从网页上搜集到资源，整理如下。RNA-seq技术的主要的目标就是（1）定性（2）定量。所以，在某种程度上，就是围绕着两个目标进行的，只不过提出的解决方法会有所不同。一句话总结：单细胞测序技术与单细胞核测序技术的区别？ 简而言之，就是单细胞测序技术存在一些弊端。只能够取样于新鲜组织，而一些临床的
**数据整理** 准备数据：之前所下载的样本数据 将之前所下载的样本数据进行解压，使用excel将文件打开 发现所下载样本有两种情况，一，有基因名，二，无基因名，只有基因id一，有基因名1.使用excel将文件打开所下载的样本发现第一行为样品名，第一列为基因名，需要滑到最后将注释信息删掉。 2.将excel滑到顶端，发现样品名和基因名重叠了，需要将样品名全部向后移动一位，并将第一行第一列的位置命名
文章目录前言1. mRNA中的polyA尾巴作用2. 外周血3. tsv与csv的区别4. R中make.unique 函数5. R中ReadLines函数6. R中 Matrix::readMM函数6.1 Matrix Market格式6.2 支持的数据类型和矩阵结构6.3 MM格式存储方式6.4 R中读取mtx文件7. R中as函数7.1 dgRMatrix（CSR Matrix）存储格式一、
系列文章目录单细胞测序流程（一）简介与数据下载单细胞测序流程（二）数据整理单细胞测序流程（三）质控和数据过滤——Seurat包分析，小提琴图和基因离差散点图单细胞测序流程（四）主成分分析——PCA单细胞测序流程（五）t-sne聚类分析和寻找marker基因单细胞测序流程（六）单细胞的细胞类型的注释 本期主讲内容——单细胞的细胞类型轨迹分析可以看到细胞的分化从哪里开始，从哪里终止，会分化出
20210829修改 之前是根据官网+别人帖子写的总结，自己做了一段时间，把之前的再完善一下尝试使用seurat包进行两组间差异分析 使用的是seurat包自带的数据创建seurat对象#首先载入需要的包
library(Seurat)
#安装seurat-data包
install.packages('devtools')
library("devtools")
devtools::insta
一.读入10x数据并创建seurat对象#pbmc为外周血单个核细胞
library(Seurat)
pbmc.data <- Read10X(data.dir="E:/GSE152982_RAW/hg19")
pbmc <- CreateSeuratObject(counts=pbmc.data,project = "pbmc5k",min.cells = 3,min.feature
因项目的需求，需要对数据进行简单的分类，然后找差异表达基因。 虽然我自知自己在这个过程中的很多方面并不理解透彻，很糊涂的去做。但是我愿意去尝试完成。 现在开始跟着Seurat上面的教程一点点的来做。参考链接：https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial.html1、加载分析必须的包library(Seurat)
library(dply
在学习单细胞数据的时候，使用 R 语言进行下游分析，作为生信工程师或者说是大数据工程师，甚至是程序员都无法记住所有 R 语言的使用，好记性不如烂笔头，记录下来（2022年7月13日）： 1、biocondauctor 使用 官方网址：http://bioconductor.org/ 点击 Install 之后：Bioconductor 安装其他的包代码：BiocManager::install()
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2023-08-09 13:12:08
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最近搜集整理单细胞研究的时候，看到于2015年发表在nature杂志的文章是：Single-cell analysis reveals a stem-cell program in human metastatic breast cancer cells ，蛮有意思的，居然是 Single-cell multiplex qPCR 数据哦！研究者们首先通过流式预先把细胞分类，分成：basal/ste
对于对于测序而言，单细胞测序算是很火的一个测序技术了。简单来说单细胞测序技术的，就是对每一个细胞来进行测序。相较于之前的RNA-seq而言，我们其实是对某一块组织所有的RNA进行检测，由于一块组织里面有好多的细胞，而且这些细胞也不一定全是肿瘤细胞，所以说我们对于这些细胞的测序获得的基因表达的结果，有可能并不是肿瘤的表达情况。这个时候如果做单细胞测序的话，那就会检测每个细胞当中基因的表达情况了，这样
传统的测序方法，无论是基因芯片或者二代基因测序技术(Next Generation Sequencing，NGS)都需要从超过10万个细胞中提取一大堆DNA或者RNA，检测结果是一大堆细胞的平均值。因此，对于理解人体细胞的多样性有着明显的局限性。随着生物学研究的逐步深入，在多细胞或组织水平分析一个细胞群体内平均的基因表达水平已不能满足科研需求。单细胞测序应用而生。 单细胞测序技术是2013
文章目录1. 什么是单细胞测序2. 单细胞基因组测序技术2.1 Phi29 DNA Polymerase2.2 DOP-PCR技术2.3 MDA技术2.4 MALBAC技术2.5 LIANTI技术3. 单细胞基因组测序技术的实际应用参考文献 1. 什么是单细胞测序 在前面我们介绍了测序技术的发展历史，以及测序技术的基本原理。在这一节，我们将真正的进入到单细胞测序的领域，介绍单细胞测序的基本原理
系列文章目录单细胞测序流程（一）简介与数据下载单细胞测序流程（二）数据整理单细胞测序流程（三）质控和数据过滤——Seurat包分析，小提琴图和基因离差散点图单细胞测序流程（四）主成分分析——PCA 本期主讲内容——t-sne聚类分析和寻找marker基因介绍：T-SNE是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。单细胞测序的意义：根本在于细胞
