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
**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
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
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
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
◆ 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
单细胞RNA测序(single-cell RNA-seq，scRNA-seq)数据是非常有特点的数据，具有很高的稀疏性(high sparsity)，具体表现为0非常多(zero inflation)。对于数据的分布给出合理的假设是非常关键的工作，是downstream analysis的基础。显然对于scRNA-seq的reads count数据，最常用的正态分布是不合理的。首先正态分布描述的是
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
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
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
一、构建hvg并查看是否有MT/ERCC基因混杂情况hvg基因为高变化基因，即在各个样本中，表达量差异最为明显的基因。#highly Variable gene:简单理解sd大的
scRNA <- FindVariableFeatures(scRNA, selection.method = "vst", nfeatures = 1500)
#根据文献原图，挑选变化最大的1500个h
单细胞测序技术是指在单个细胞水平上对转录组或基因组进行扩增并测序，以检测单细胞在基因组（结构变
单细胞测序的临床应用体外受精的胚胎测序：在把胚胎植回母体之前，先取一个细胞进行测序，确认基因正常后再植
单细胞测序的挑战 与传统的“bulk” RNA-seq不同，单细胞RNA-seq的主要区别在于一个测序文库代表一个细胞，而不是大量的细胞
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)))
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
RNA的表达水平矩阵稀疏 把reads比对到基因组，然后计算比对到基因上的read count。发现表达矩阵十分稀疏。 RN
1、GSVA/基因集变异分析定义：将分析的功能单元从基因向基因集进行改变，进行基因集（通路）级别的差异分析。2、分析原理：将基因在不同样本间的表达矩阵（列为样本，行为基因名）转化成基因集在样本间的表达矩阵，评估不同的通路在不同样本间是否富集，研究目标基因集在不同样本间的差异、寻找重要的基因集 3、单细胞运用场景a、分析组间细胞功能差异b、分析细胞亚群异质性4、下游分析a、limma通路差
**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
我导再也不用担心我不认识marker啦我们在进行单细胞测序的时候，通常情况下是通过高
原创
2023-05-02 21:55:04
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