Seurat

SCENIC转录因子分析实战---以Seurat的pbmc3K数据集为例

rm(list=ls())library(Seurat)#devtools::install_github('satijalab/seurat-data')library(SeuratData)AvailableData
Seurat_Satija·2021-04-14 11:56

Seurat24式太极拳之2左右野马分鬃---升级Seurat到4.0

二、左右野马分鬃1、左野马分鬃稍右转体收脚抱球转体上步弓步分手2、右野马分鬃后坐撇脚收脚抱球转体上步弓步分手3、左野马分鬃后坐撇脚收脚抱球转体上步弓步分手先卸载，再重装升级Seurat到4.0查询image.png
Seurat_·2021-03-19 00:52

Seurat 没你想的那么简单||Comprehensive integration of single cell data

Cell深度|一套普遍适用于各类单细胞测序数据集的锚定整合方案这篇文章说的不是别人，正是Seurat本尊。它正在打破自我的标签，只能做单细胞转录组？只能做CCA寻找共有结构？
周运来就是我·2021-03-11 13:29

单细胞空间转录分析之Scanpy-多样本整合

和Seurat一样，Scanpy也提供了多样本空转数据的整合https://scanpy-tutorials.readthedocs.io/en/latest/spatial/integration-scanorama.htmlScanpy
清竹饮酒·2021-03-10 17:57

单细胞空间转录分析之Seurat

而作为单细胞转录组必备R包Seurat,与时俱进，可用来分析单细胞空间转录组数据。
清竹饮酒·2021-03-10 15:41

单细胞测序文章图表复现01—读入文件的表达矩阵构建Seurat对象

本文是参考学习CNS图表复现01—读入csv文件的表达矩阵构建Seurat对象的学习笔记。可能根据学习情况有所改动。
Seurat_·2021-03-07 09:53

monocle 2拟时序分析

monocle做拟时序分析首先要构建CDS需要3个矩阵：expr.matrix、pd、fd，其次将Seurat中的对象转换为monocle识别的对象。
生信编程日常·2021-03-02 16:21

Seurat Weekly NO.09 ||UMAP图分不开怎么办？

SeuratWeeklyNO.2||我该如何取子集SeuratWeeklyNO.3||直接用Seurat画fig2SeuratWeeklyNO.4||高效数据管理SeuratWeeklyNO.5pseudocell
周运来就是我·2021-02-06 06:17

Seurat Weekly NO.09 ||UMAP图分不开怎么办？

SeuratWeeklyNO.2||我该如何取子集SeuratWeeklyNO.3||直接用Seurat画fig2SeuratWeeklyNO.4||高效数据管理SeuratWeeklyNO.5pseudocell
周运来就是我·2021-02-06 06:17

一文学会 | 采用Seurat3对10X Genomics示例数据进行单细胞测序数据分析

amazonaws.com/10x.files/samples/cell/pbmc3k/pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz处下载得到2700个PBMC细胞测序数据，采用Seurat
yingyonghui·2021-02-05 11:13

Seurat3.0对象及其操作列表

seuratV3.0命令列表https://satijalab.org/seurat/essential_commands.html标准workflowrawdata→找到clusterspbmc.counts3
森尼啊·2021-01-26 13:42

Seurat小提琴图为什么有的只有点儿？

library(Seurat)library(SeuratData)levels(pbmc3k.final)[1]"NaiveCD4T""MemoryCD4T""CD14+Mono""B""CD8T"[
周运来就是我·2021-01-25 15:42

Anaconda安装seurat，解决R版本不兼容

大火的seurat分析软件，我没法安装，怎么办？单细胞分析的文章在近几年如雨后春笋一般，热度一直有增无减。
静小沐·2021-01-22 09:53

STUtility || 空间转录组多样本分析框架（一）

应用空间统计学分析空间表达数据空间信息在空间转录组中的运用Giotto||空间表达数据分析工具箱SPOTlight||用NMF解卷积空间表达数据空间转录组教程||stLearn：空间轨迹推断Seurat
周运来就是我·2021-01-16 05:05

STUtility || 空间转录组多样本分析框架（二）

前情回顾：应用空间统计学分析空间表达数据空间信息在空间转录组中的运用Giotto||空间表达数据分析工具箱SPOTlight||用NMF解卷积空间表达数据空间转录组教程||stLearn：空间轨迹推断Seurat
周运来就是我·2021-01-16 05:01

单细胞分析实录(3): Cell Hashing数据拆分

这一篇讲如何使用Seurat的HTODemux函数，CiteFuse的crossSampleDoublets函数两种方法拆分表达矩阵（混了不同来源的细胞），最后还会略微比较
TOP生物信息·2020-12-30 19:07

应用空间统计学分析空间表达数据

空间信息在空间转录组中的运用Giotto||空间表达数据分析工具箱SPOTlight||用NMF解卷积空间表达数据空间转录组教程||stLearn：空间轨迹推断Seurat新版教程：分析空间转录组数据单细胞转录组数据分析
周运来就是我·2020-12-23 08:10

用VSCode Jupyter 学习Scanpy——预处理与分群

预处理与分群的步骤大体和Ｒ包Ｓｅｕｒａｔ（https://satijalab.org/seurat/v3.2/pbmc3k_tutorial.html）类似哦，数据的下载和目录的创建可以参考一下代码[1
米妮爱分享·2020-12-19 22:04

RNA速率：使用Seurat的结果做RNA velocity

参考链接:https://github.com/velocyto-team/velocyto.Rhttp://velocyto.org/velocyto.py/index.htmlhttp://pklab.med.harvard.edu/velocyto/notebooks/R/chromaffin2.nb.htmlhttps://htmlpreview.github.io/?https://gi
周小钊·2020-11-26 21:55

Seurat4版本的WNN的运行与原理与softmax

Seurat4已经出了beta版本，最大的改变有两点（1）推出了多模态分析，WNN（权重最近邻），由此可以联合单细胞转录组与蛋白组、ATAC，空间转录组等一起分析（2）Rapidmappingofquerydatasetstoreferences
单细胞空间交响乐·2020-11-11 15:20

Seurat包基本分析实战

一、背景知识文献：https://www.aging-us.com/article/103695/textGSE：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE84465相关笔记教程：https://mp.weixin.qq.com/s/tE7ReCakBEY5pDmKvvyraw目的是复现文献的第一幅总图文献二、大致思路（1）根据GE
小贝学生信·2020-10-20 12:59

随机森林算法在单细胞数据中的应用

Single-CellRNA-SeqRevealsAMLHierarchiesRelevanttoDiseaseProgressionandImmunity），用到一个机器学习算法----随机森林算法，我们稍微回顾一下文献中的用法：1、对单细胞数据进行聚类（文献中采用的是KNN聚类，Seurat
单细胞空间交响乐·2020-10-16 15:26

SingleR细胞类型鉴定

SingleR能够与seurat完美契合，载入包，载入SingleR参考数据HumanPrimaryCellAtlasData()。参考数据集的详细信息可以在其
像鸟一样飞过你的高山·2020-10-12 18:33

2019-06-30第三天Seurat v3：Comprehensive Integration of Single-Cell Data

title：ComprehensiveIntegrationofSingle-CellDatajournal：cellIF:36.21概述：在目前测序进入单细胞分辨率的大背景下，我们对细胞状态的认识也需要与时俱进。由于目前所开发的多种单细胞层面的检测技术（scRNAseq，scATAC，scDNAmythylation，scGENOMIC,singlecells'patialtranscripto
一只烟酒僧·2020-10-10 15:32

单细胞转录组基础分析(1)：分析环境搭建

下游分析使用R语言Seurat包时，10000个细胞的表达矩阵，8G内存的电脑就不能应付了。因此没有服务器的同学不用考虑上游分析，仅做下游分析最低也要16G
caoqiansheng·2020-10-03 12:18

Seurat包学习笔记（四）：Using sctransform in Seurat

在本教程中，我们将学习Seurat3中使用SCTransform方法对单细胞测序数据进行标准化处理的方法。
Davey1220·2020-09-18 09:00

Seurat包学习笔记（二）：Integration and Label Transfer

Seurat3引入了用于多个单细胞测序数据集进行整合分析的新方法。
Davey1220·2020-09-17 12:27

一文学会 | Seurat2整合不同技术的单细胞测序数据并去除批次效应

摘要：不同的测序平台或同一平台不同样本得到的测序数据需要去除批次效应后进行整合分析，拟采用Seurat2程序包对CelSeq，CelSeq2，FluidigmC1，SMART-Seq2四种测序技术产生的胰岛单细胞测序数据进行整合分析并去除批次效应
yingyonghui·2020-09-06 10:51

Bioconductor没想象的那么简单(part1)

但是接触到三个单细胞的R包（Seurat、Scater、Monocle）后，我发现，对象的理解是那么的重要，于是我找了这个关于整体学习Bioconductor的学习资料，也与你分享资
刘小泽·2020-08-22 23:19

R小技巧-R包的多版本控制

刘小泽写于19.10.16遇到的问题分析单细胞数据时，需要同时检查Seurat2和Seurat3两种版本的结果差异，而且生成的文件很大（几个G的RData），因此用两台电脑分别分析再将结果放到一起的办法行不通
刘小泽·2020-08-21 03:29

单细胞-傻瓜式Seurat的rds文件转Scanpy的h5ad文件

在Seurat主导的单细胞世界里，Scanpy算是有点小众了。可是坑爹的是自己还必须用scanpy(谁让流程已经搭建好了，数据已经处理一半了；谁让师兄说这个数据量大R带不起来。。。。呵谁知道呢)。
松鼠菌奶黄包·2020-08-06 20:11

metacell： scRNAseq聚类和细胞类型注释的R包

说到单细胞分析，大家第一时间想到的肯定是三大R包Seurat、monocle、scater，但是今天我准备给大家介绍一个新的R包metacell，可以用来聚类和注释细胞类型，功能堪比Seurat，但实现方法却很不一样
生信云笔记·2020-08-05 19:29

MetaCell： scRNAseq聚类和细胞类型注释的R包

说到单细胞分析，大家第一时间想到的肯定是三大R包Seurat、monocle、scater，但是今天我准备给大家介绍一个新的R包metacell，可以用来聚类和注释细胞类型，功能
生信云笔记·2020-08-05 19:59

单细胞测序分析之Seurat（3.0）包学习笔记

上一篇文章深入学习了Monocle2包，这次来继续学习Seurat包。
生信start_site·2020-07-28 12:08

scanpy分析单细胞数据

R在读取和处理数据的过程中会将所有的变量和占用都储存在RAM当中，这样一来，对于海量的单细胞RNA-seq数据（尤其是超过250k的细胞量），即使在服务器当中运行，Seurat、metacell、monocle
z赵云飞·2020-07-28 11:15

sc-RAN-seq 数据分析||Seurat新版教程: Integrating datasets to learn cell-type specific responses

如果只是做单个样本的sc-RNA-seq数据分析，并不能体会到Seurat的强大，因为Seurat天生为整合而生。
周运来就是我·2020-07-14 05:41

【单细胞转录组】monocle 脚本小记

Seurat2monoclelibrary(monocle)#HSMMHSMMHSMMHSMMprint(head(fData(HSMM)))gene_short_namenum_cells_expressedAL6
XuningFan·2020-07-13 10:01

细胞周期预测 | 单细胞转录组(scRNA-seq)分析 03

文章目录一、介绍二、预处理三、获取细胞周期分数四、在数据缩放期间回归出细胞周期得分五、备用工作流程一、介绍前置知识：原创Seurat包图文详解|单细胞转录组(scRNA-seq)分析02使用Seurat
白墨石·2020-07-12 02:14

单细胞测序分析R包Seurat质量控制小提琴图QC VlnPlot --关于MT的问题

Seurat包是单细胞入门普遍使用的下游分析R包，功能全面，官方网址：https://satijalab.org/seurat/在一开始的质量控制QC步骤中，Thepercentageofreadsthatmaptothemitochondrialgenome
摸爬滚打的生信菜鸟Cici·2020-07-03 11:07

sc-RAN-seq 数据分析||Seurat新版教程: Using sctransform in Seurat

本教程介绍了Seurat包与sctransform包一起分析时候的一般方法。首先你也许会问：sctransform包是用来干嘛的？这是一个值得关心和探讨的问题，我也将做一个简单的回答。
周运来就是我·2020-07-01 07:23

Seurat教程上新||Mixscape : 用多模态单细胞数据筛选免疫检查点

pd-l1等抑制性免疫检查点分子的表达在人类癌症中较为常见，可导致T细胞介导的免疫应答的抑制。在这里，我们应用ECCITE-seq技术来探索调控pd-l1表达的分子网络。ECCITE-seq技术将混合的CRISPR筛查与单细胞mRNA和表面蛋白测量相结合。我们还开发了一个计算框架，mixscape，它通过识别和去除混杂的变异源，大大提高了单细胞扰动屏幕的信噪比。利用这些工具，我们识别和验证PD-L
周运来就是我·2020-06-30 19:02

探索seurat包

require(Seurat))BiocManager:
hachi_dl·2020-06-29 15:01

R包Seurat instruction1数据处理

2019-2-1来自https://satijalab.org/seurat/1.启动Seuratlibrary（Seurat）library（dplyr）##上传数据集pbmc.data<-Read10X
阿糖胞苷_SYSU·2020-06-28 17:26

Seurat | 单细胞分析工具

Seurat是一个老牌的单细胞分析工具了（satija的力作），我之前测试过，但是没怎么用。最近发现这个工具又publish在了NBT上，所以很有必要看一下这篇文章。
weixin_33691598·2020-06-28 03:49

单细胞数据整合方法 | Comprehensive Integration of Single-Cell Data

操作代码：https://satijalab.org/seurat/依赖的算法CCACANONICALCORRELATIONANALYSIS|RDATAANALYSISEXAMPLESMNNTheMutualNearestNeighborMethodinFunctionalNonparametricRegressionComprehensiveIntegrationofSingle-CellDat
weixin_30598225·2020-06-27 22:09

Seurat V3.0

最新版3.0已经发布了，有重大更新，以前的许多API也不支持了。April16,2019Version3.0releasedNovember2,2018Version3.0alphareleasedPreprintpublisheddescribingnewmethodsforidentifying‘anchors’acrosssingle-celldatasets最大的更新就是多数据集的整合，还
weixin_30248399·2020-06-27 15:53

「热图」ComplexHeatmap展示单细胞聚类

实用Seurat自带的热图函数DoHeatmap绘制的热图，感觉有点不上档次，于是我尝试使用ComplexHeatmap这个R包来对结果进行展示。
徐洲更hoptop·2020-06-27 02:06

Seurat的scATAC-seq分析流程

文章首发于个人博客xuzhougeng.topSeurat3.X版本能够整合scRNA-seq和scATAC-seq,主要体现在：基于scRNA-seq的聚类结果对scATAC-seq的细胞进行聚类scRNA-seq和scATAC-seq共嵌入(co-embed)分析整合步骤包括如下步骤:从ATAC-seq中估计RNA-seq表达水平，即从ATAC-seqreads定量基因表达活跃度使用LSI学习
徐洲更hoptop·2020-06-27 02:06

Seurat | 不同单细胞转录组的整合方法

一、涉及的新概念参考（reference）：将跨个体，跨技术，跨模式产生的不同的单细胞数据整合后的数据集。也就是将不同来源的数据集组合到同一空间（reference）中。从广义上讲，在概念上类似于基因组DNA序列的参考装配。查询（query）：单个实验产生的数据集转化学习（transferlearning）：产生一个于参考数据集（reference）上进行训练的模型，可以将信息再重新投影到quer
白墨石·2020-06-27 00:43

单细胞转录组(scRNA-seq)分析02 | Seurat包的使用

一、创建Seurat对象使用的示例数据集来自10XGenome测序的PeripheralBloodMononuclearCells(PBMC)。
白墨石·2020-06-27 00:43
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