Seurat

Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程（二）——python(scanpy)

Seurat单细胞转录组测序数据分析教程（二）——python(scanpy)文章参考至scanpy官网，做了一个更详细的解读。
coffeeii·2023-11-08 08:55

scRNA的3大R包对比

刘小泽写于19.9.3字虽然少，都是干货用法Seurat2.xSeurat3.xScaterMonocle2.xMonocle3.x创建R包要求的对象CreateSeuratObject()函数不变，参数取消了
刘小泽·2023-11-05 19:50

封装函数-用R包Seurat跑单套数据

呜呜最近发现我工作效率低的一个原因就是重复性工作没有流程化，一气之下，把seurat分析单套数据的流程封装了起来，步骤包含数据质控、数据标准化、聚类以及初步的细胞类型鉴定。
Aji·2023-11-03 13:04

seurat-PrepSCTFindMarkers源码解析

前几天，将服务器的seurat包升级到4.1.0版本，在跑单细胞转录组流程的时候发现在FindAllMarkers步骤报错，想细究下原因。
whitebird·2023-11-03 03:32

单细胞基础分析之多样本整合篇

避免因为批次引发的错误判断，为了解决批次问题，目前已经有了很多的分析手段，其中有scanpy整合分析用到的bbknn，也有liger[1]整合分析用到的iNMF，而本篇中重点介绍的，就是目前最为常用的两种方法，Seurat
单细胞空间交响乐·2023-11-03 02:07

向Seurat对象添加降维对象

目前手上有一个Seurat对象文件，但是不知道具体的降维参数是什么，做不出好看的UMAP图。但是手上有分得开的umap坐标文件，尝试给seurat对象添加umap坐标信息。
Bioinfoer·2023-11-03 01:52

R中seurat包DimPlot如何根据不同的resolution画图

DimPlot(b,reduction="umap",label=TRUE,group.by="RNA_snn_res.0.4")还可以根据ident画图等等
小羊小羊，遇事不难·2023-11-03 01:22

基于Seurat包对标签进行修改

基于Seurat包对标签进行修改便于绘制图片和进行分析mydata<-RunPCA(mydata,assay="SCT",verbose=FALSE)mydata<-FindNeighbors(mydata
计算机程序爱好者·2023-11-03 01:48

seurat提取表达矩阵_Seurat

library(dplyr)library(Seurat)#10X的数据可以使用Read10X这个函数，会返回一个UMIcount矩阵，其中的每个值表示每个基因(行)在每个细胞(列)的分子数量pbmc.data
weixin_39628551·2023-11-03 01:48

seurat对象处理 找锚点

在找锚点合并之前，需要把每个seurat对象的细胞名改变成唯一getwd()#改名字#教程地址#https://cloud.tencent.com/developer/article/1697249#https
生信小博士·2023-11-03 01:46

loupe的空转变成seurat中的对象

sio2_7_exp%RunUMAP(reduction="harmony",dims=1:30)%>%RunTSNE(reduction="harmony",dims=1:30)%>%FindNeighbors(reduction="harmony",dims=1:30)grep(pattern='1_1',colnames(d.all))colnames(d.all)colnames(All)
生信小博士·2023-11-03 01:16

ggplot画 ump 和tsne 从seurat中使用addmodule得到的umap 使用ggplot画图

ggplot画ump和tsne从seurat中使用addmodule得到的umap使用ggplot画图subset_datainflammatory_gene=read.xlsx(“G:/silicosis
生信小博士·2023-11-03 01:15

ggplot画梯度颜色图 不同颜色 对seurat的细胞类型进行inflammatory 炎症打分 addmodule

ggplot画梯度颜色图不同颜色对seurat的细胞类型进行inflammatory炎症打分addmodule炎症基因从https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/genesets.jsp
生信小博士·2023-11-03 01:15

6_ggplot可视化addmodule得到的炎症评分自己选择颜色 自定义更改显示的颜色 seurat得到的单细胞数据

自定义更改显示的颜色library(Hmisc)library(patchwork)library(ggplot2)library(ggalluvial)library(svglite)library(Seurat
生信小博士·2023-11-03 01:15

Seurat 对象的构建和信息提取

文章目录从CellRanger输出构建从h5文件构建从表达矩阵构建read10x函数报错，手动根据三个文件构建表达矩阵Crea批量构建seurat对象对Seurat对象的理解和信息提取dgCMatrix
All_Will_Be_Fine噻·2023-11-03 01:11

利用 ggplot2 绘制 Seurat 对象中的 tSNE 或 UMAP 图

Seurat软件自带的绘图函数DimPlot虽然也提供了一些参数来供我们调整图形，但有时仍然有些你希望的功能不太容易实现，比如将细胞聚类分成三组，每一组是一种颜色，利用DimPlot就不容易实现（步骤比较繁琐
klcola·2023-11-03 01:40

seurat对象转为h5ad

1.先在R中将seurat对象转存为loom格式library(Seurat)library(loomR)#读入seurat对象seurat.objsdata.loom<-as.loom(x=seurat.obj
LinzyLee·2023-11-03 01:09

Seurat对象数据结构整理-1

#Seurat对象中的Assay:RNA数据槽：@counts:未作任何处理的原始RNA表达矩阵。
Nh_code·2023-11-03 01:06

Seurat对象处理

Seurat是单细胞分析经常使用的分析包。
Myshu2017·2023-11-03 00:36

get colors from seurat dimplot 获取ggplot对象的颜色

seuratcolorpalette·Issue#257·satijalab/seurat·GitHubHowtopulltheexactlistofcolorsusedinDimPlot?
生信小博士·2023-11-03 00:05

单细胞测序--Seurat标准流程

单细胞测序--Seurat（上）--创建对象和数据预处理参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/134124866需要这三个文件：1）barcodes.tsv：样本中所有的细胞的条码
Seurat_Satija·2023-10-29 01:16

Seurat教程：整合刺激性和对照性PBMC数据集以学习细胞类型特异性反应

本教程介绍了Kang等人（2017）的两组PBMC的对齐方式。在该实验中，将PBMC分为刺激组和对照组，并用干扰素β治疗刺激组。对干扰素的反应引起细胞类型特异性基因表达的变化，这使得对所有数据进行联合分析变得困难，并且细胞按刺激条件和细胞类型聚类。在这里，我们证明了我们的整合策略，如Stuart和Butler等人（2018年）所述，用于执行整合分析以促进常见细胞类型的鉴定并进行比较分析。尽管此示例
Seurat_Satija·2023-10-28 21:02

单细胞转录组基础分析七：差异基因富集分析

此前的分析我们按转录特征把细胞分成了很多类别，例如seurat聚类分析得到的按cluster分类，singleR分析得到的按细胞类型分类，monocle分析得到的按拟时状态（state）分类。
Seurat_Satija·2023-10-26 16:07

【细胞通讯】PlantPhoneDB（2）

====安装====首先需要安装相关的依赖包：install.packages(c("devtools","Seurat","tidyverse","ggplot2","ggsci","pheatmap
jjjscuedu·2023-10-23 05:35

使用scanpy进行高可变基因的筛选

函数scanpy.pp.highly_variable_genes功能取出高可变基因，默认使用log的数据，当使用flavor=seurat_v3的时候，采用countdata。
生信阿拉丁·2023-10-22 16:05

使用Seurat 中自带函数画图遇到的问题及解决办法

FeaturePlot使用了split函数之后就没有legend了这个问题之前困扰了我很久后来就下定决心解决一下其实很简单就只是加个命令参考的是https://github.com/satijalab/seurat
Seurat_Satija·2023-10-20 23:36

10x单细胞数据分析之Seurat多样品整合分析

上一篇10x单细胞数据分析我们介绍了如何用Seurat对单细胞数据进行分群分析，这一篇我们介绍一下多个单细胞样品的分析方法。
菌小落·2023-10-18 18:06

infercnv运行测试9--ref_group_names=NULL

4000cell47min>rm(list=ls())>options(stringsAsFactors=F)>library(Seurat)>library(ggplot2)>library(infercnv
Seurat_Satija·2023-10-18 11:41

Seurat4.0系列教程17：Mixscape

我们介绍新的seurat功能：计算每个细胞的特异性扰动特征。识别和去除"逃逸"CRISPR扰动的细胞。可视化跨不同扰动的相似性/差异。
Seurat_Satija·2023-10-17 23:09

空转旋转 seurat spatial rotate 图片 翻转 数据结构 对象 seurat的空转数据存储

1seurat取子集操作3.对象操作①通过结构图上的@,$符号依次取②两个中括号操作，pbmc[[]]。
Young.Dr·2023-10-11 11:44

Seurat4.0系列教程14：整合scRNA-seq and scATAC-seq数据

单细胞转录学改变了我们描述细胞状态的能力，但深刻的生物学解释需要的不仅仅是分群。随着测量不同细胞模式的新方法的出现，一个关键的分析挑战是整合这些数据集，以更好地了解细胞身份和功能。例如，用户可以在同一生物系统上执行scRNA-seq和scATAC-seq实验，并一致地用同一组细胞类型标签对两个数据集进行注释。这种分析尤其具有挑战性，因为scATAC-seq数据集难以注释，单细胞分辨率收集的基因组数
Seurat_Satija·2023-10-09 09:11

R函数实现单细胞StackedVlnPlot

image上图这样的单细胞StackedVlnPlot在高分文章中出现比较多，比较适合美观的展示多个markergene的表达分布，而目前Seurat画小提琴图的函数VlnPlot是不能实现这样堆叠效果的
seqyuan·2023-10-09 02:59

Seurat4.0系列教程5：交互技巧

此文演示了一些与Seurat对象交互的功能。为了演示，我们将使用在第一个教程中创建的2，700个PBMC对象。
Seurat_Satija·2023-10-07 20:08

10X单细胞（10X空间转录组）scanpy做多样本整合的智慧（bbknn）

hello，大家好，今天我们来回顾一下，不讲新的东西，回顾一下scanpy做10X单细胞（10X空间转录组）多样本整合的方法，这个方法跟Seurat差别比较大，目前引用scanpy做多样本整合的文献还比较少
单细胞空间交响乐·2023-10-06 20:54

SeuratData||你需要的单细胞数据分析实例数据合集

SeuratData是一种使用R的内部包和数据管理系统以Seurat对象的形式分发数据集的机制。它代表了一种方便用户访问Seurat中使用的数据集的方法。
周运来就是我·2023-10-06 17:20

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（三）：多样本数据整合

Seurat使用单细胞数据综合集成中介绍的数据整合方法，而Scran和Scanpy使用相互最近邻方法（MNN）。以下是用于多样本数据集整合的常用方法：MarkdownLanguageLibraryR
Davey1220·2023-10-05 07:51

seurattoscanpy seurat to annadata spatail images空转slice

#request2.libPaths(c("/home/data/t040413/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2","/home/data/t040413/R/yll/usr/local/lib/R/site-library","/home/data/refdir/Rlib/","/usr/local/lib/R/library"))##Weloadthereq
Young.Dr·2023-10-05 05:19

seurat to h5ad scanpy anndata对象转换20231004seurattoscanpyseuratscanpy

#在R中把数据导出成scanpy可以读取的格式geneinfocellinfocounts###geneinfo=All.merge@[email protected]#write.csv(geneinfo,file="/home/data/t040413/silicosis/geneinfo.csv")##[email protected]##write.c
Young.Dr·2023-10-04 17:44

单细胞分析实录(9): 展示marker基因的4种图形（二）

我的marker基因一共选了12个，下面来画图：Seurat内置的VlnPlot函数可以直接画，library(xlsx)
TOP生物信息·2023-10-04 02:08

Seurat24节气之1立春---merge合并多组单细胞数据

>library(Seurat)Seuratv4willbego
Seurat_·2023-10-03 03:19

02.认识Seurat对象

关于Seurat对象的构建请参考：01.单细胞入门-Seurat对象创建Seurat对象结构及信息存储我们使用seurat官方pbm3k数据集作为示例,强烈建议直接阅读官方文档说明，有构建-整合拆分-质控全套流程和代码
科研小徐·2023-10-01 10:13

seurat dotplot lengend text ptsize

FeaturePlot(object=obj,"gene",split.by="orig.ident")&scale_colour_gradientn(colours=rev(brewer.pal(n=10,name="RdBu")))&theme(text=element_text(face="bold"),axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1,si
Young.Dr·2023-09-30 17:36

scCustomize：自定义可视化你的单细胞数据（一）

简介scCustomize是一个单细胞转录组数据可视化的R包，里面集合了一些常用的数据可视化方法，可以与Seurat包进行很好的联用，支持Seurat，LIGER和SCE等常用对象的数据。
Davey1220·2023-09-24 06:59

Seurat - Guided Clustering Tutorial

Seurat-GuidedClusteringTutorialCompiled:August30,2021Source:vignettes/pbmc3k_tutorial.RmdSetuptheSeuratObjectForthistutorial
北极光_0424·2023-09-22 10:59

singularity docker 拉取镜像 seurat和scapy spatial空转数据转换 cell2location

JiekaiLab/scDIOR:scDIOR:SinglecelldataIOsoftwaRe(github.com)moduleavailablemoduleloadsingularitysingularitypulldocker://jiekailab/scdior-image:Seuratv4_Scanpy1.8exportPATH=/seu_share/apps/singularity/
Young.Dr·2023-09-22 02:54

实用ssh命令|端口转发访问远程集群jupyter服务

作者：ahworld链接：seurat结果转为scanpy可处理对象来源：微信公众号seqyuan著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者。
seqyuan·2023-09-21 21:07

Seurat4.0系列教程3：合并两个样品的10x数据集

首先，我们在数据中读入并创建两个Seurat对象。library(Seurat)pbmc4k.data<-Read10X(data.dir="..
Seurat_Satija·2023-09-21 20:04

（2）10X单细胞聚类

Seurat使用image.pnglibrary(Seurat)library(ggplot2)library(dplyr)options(stringsAsFactors=F)##第1步：读入表达矩阵
呆呱呱·2023-09-19 10:34

Seurat4.0系列教程4：整合分析

scRNA-seq整合简介对两个或两个以上单细胞数据集的整合分析提出了独特的挑战。特别是，在标准工作流下，识别存在于多个数据集中的基因可能存在问题。Seuratv4包括一组方法，以匹配（或"对齐"）跨数据集共同的基因。这些方法首先识别处于匹配生物状态的交叉数据集对（"锚点"），既可用于纠正数据集之间的技术差异（即批量效应校正），又可用于对整个实验条件进行比较scRNA-seq分析。下面，我们演示了
Seurat_Satija·2023-09-18 22:33

cross-tissue 成纤维细胞比例.r

/Mouse_SS_Fibro.RDS")library(Seurat)head([email protected])DimPlot(mouse_ssfibro,label=TRUE,raster
Young.Dr·2023-09-18 12:43
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