Seurat 第4页

Seurat 报错-namespace:spatstat

加载Seurat包报错，莫名其妙，之前用的好好的。不知道什么时候安装包存在兼容性问题，只能先删除掉。

像鸟一样飞过你的高山·2023-09-18 02:58

scanpy用于单细胞的降维聚类分析

hi，大家好，好久不见，这次跟大家分享一个单细胞降维聚类的新的分析方法scanpy，目前大部多数文章用的单细胞分析均用的Seurat分析包，目前已经更新到了3.0版本，在原有的基础上进行了优化，最大的变化就是在

单细胞空间交响乐·2023-09-18 02:25

Seurat找到差异基因后筛选Top10的基因

通常情况下，我们按照logfc从大到小筛选每个cluster的top10差异基因deg1就是findallmarkers的输出结果，改成自己的就好deg1%>%group_by(cluster)%>%#按照clusetr分类#top_n(n=10,wt=avg_log2FC)%>%#按照log2fc取前十dplyr::arrange(desc(avg_log2FC))%>%dplyr::arran

18kkk·2023-09-17 06:40

Seurat24节气之16秋分---降维

library(Seurat)pbmc<-readRDS(file="../data/pbmc3k_final.rds")探索新的降维结构在Seuratv3.0中，已将尺寸缩减信息的

Seurat_·2023-09-16 10:50

单细胞数据整合鉴定肿瘤细胞

就单纯为了测试liger整合数据和Seurat对象直接的转换，还有scCATCH工具的细胞类型注释。

11的雾·2023-09-14 06:21

Seurat4.0系列教程7：数据可视化方法

我们将使用我们之前从2，700个PBMC教程中计算的Seurat对象在Seurat中演示可视化技术。

Seurat_Satija·2023-09-13 10:57

单细胞分析去除批次效应/整合数据

上一篇已经讲解了Seurat标准流程，推文的最后，注意到了不同样本之间的表达数据是存在批次效应的，就像下图这样，有些是可以聚到一起的亚群，却出现了不同样本分开/偏移的情况，比如第3群，这种就是批次效应：

Seurat_Satija·2023-09-11 23:32

Seurat4.0系列教程18：Weighted Nearest Neighbor Analysis（WNN)）

同时测量多种模式的数据，也称为多模式分析，代表了单细胞基因组学的一个令人兴奋的前沿，迫切需要新的算法来定义基于多种数据类型的细胞状态。每种模式的不同信息内容，即使是在同一数据集的不同细胞中，也是分析和整合多模式数据集的挑战。在（Hao等人，bioRxiv2020）中，我们引入了"加权邻近分析"（WNN），一个无监督的框架，以了解每个细胞中每个数据类型的相对效用，从而能够对多种模式数据进行整合分析。

Seurat_Satija·2023-09-08 07:53

seurat单细胞转录组整合分析教程-02

接前面的流程，我们使用FindIntegrationAnchors()函数识别锚点，该函数将Seurat对象列表作为输入，并使用IntegratedData()函数，用这些锚点将两个数据集集成在一起。

whitebird·2023-09-06 02:00

DoubletFinder 去除双细胞

66eba837f22ehttps://github.com/ddiez/DoubletFinder2.DoubletFinder概述首先这个包的输入是经过预处理（包括归一化、降维，但不一定要聚类）的Seurat

大吉岭猹·2023-09-05 06:50

scRNA---Day9（Seurat）

Seurat安装想要安装旧版本（目前是3.X，与2.X有较大差别）install.packages('devtools')#替换成2.3.0版本>devtools::install_version(package

茶馆先生的马褂·2023-09-05 02:48

跟着Cell学单细胞转录组分析(八):单细胞转录组差异基因分析及多组结果可视化

跟着Cell学单细胞转录组分析(二):单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应跟着Cell学单细胞转录组分析(

KS科研分享与服务·2023-09-03 16:46

手把手教你做单细胞测序数据分析（六）——组间差异分析及可视化

往期回顾：在前面的课程中我们已经进行过“单样本数据分析”、“多样本数据整合”、“细胞类型注释”等内容的学习，相信大家现在已经能够对单细胞测序数据分析流程及Seurat对象的基本结构拥有了一定的了解。

Biomamba生信基地·2023-08-30 07:08

手把手教你做单细胞测序数据分析（二）———数据读取

require(Seurat))install.packages("Seurat")if(!require(dplyr))install

Biomamba生信基地·2023-08-30 07:08

捋一遍单细胞测序分群鉴定——基于seurat官网和网上资料~

在看完seurat官方分群教程后https://satijalab.org/seurat/v3.0/pbmc3k_tutorial.html感觉又收获很多东西，决定写下笔记，更好地去了解这个包，和单细胞测序数据的分析原理

申伟_4009·2023-08-29 00:29

单细胞分析实录(6): 去除批次效应/整合数据

上一篇已经讲解了Seurat标准流程，推文的最后，注意到了不同样本之间的表达数据是存在批次效应的，就像下图这样，有些是可以聚到一起的亚群，却出现了不同样本分开/偏移的情况，比如第3群，这种就是批次效应：

TOP生物信息·2023-08-28 04:32

Seurat24式太极拳之8右揽雀尾---在Seurat中使用sctransform

八、右揽雀尾后坐扣脚收脚抱球转体上步弓步掤臂摆臂后捋转体搭手弓步前挤转腕分手后坐引手弓步前按单细胞RNA-seq数据中的生物异质性通常与包括测序深度在内的技术因素混淆。即使在同一细胞类型内，每个细胞中检测到的分子数量也可能在细胞之间发生显着变化。对scRNA-seq数据的解释需要有效的预处理和标准化，以消除这种技术差异。在Hafemeister和Satija，2019年，我们引入了一个建模框架，用

Seurat_·2023-08-27 21:49

2020-07-07 单细胞数据.h5文件转换成seurat对象

acc=GSM3892578第二步:Rstudio加载包，读入数据library(Seurat)library(ggplot2)library(cowplot)library(Matrix)library

Merlin_cd6c·2023-08-27 17:35

Seurat4系列教程（搬运工，细节待更新）

转自公众号《单细胞天地》系列文章标准流程Read10XCreateSeuratObjectPercentageFeatureSetsubsetNormalizeDataFindVariableFeaturesScaleData#这一步骤在下游分析中具有同等的权重，因此高度表达的基因不会占主导地位RunPCAJackStrawScoreJackStrawElbowPlotFindNeighborsF

白云梦_7·2023-08-22 20:05

单细胞多样本整合-GSE162631

Seurat+CCA整合+singleR跑了跑。

小洁忘了怎么分身·2023-08-20 16:35

Seurat24式太极拳之7左揽雀尾---将Seurat与多组学数据结合使用

七、左揽雀尾转体撤手收脚抱球转体上步弓步掤臂摆臂后捋转体搭手弓下前挤转腕分手后坐引手弓步前按载入数据同时测量来自同一细胞的多种数据类型的能力（称为多峰分析）代表了单细胞基因组学的一个令人兴奋的新领域。例如，CITE-seq可以同时测量同一细胞的转录组和细胞表面蛋白。其他令人兴奋的多峰技术，例如10x多基因组试剂盒，可以对细胞转录组和染色质可及性（即scRNA-seq+scATAC-seq）进行配对

Seurat_·2023-08-18 20:35

初学单细胞转录组差异分析

单细胞转录组差异分析主要分为两步：首先构建Seurat对象，然后查找或添加分组信息，最后执行差异分析即可。转录组差异分析在之前单细胞富集分析里，也有提到。

小贝学生信·2023-08-16 07:47

Seurat24式太极拳之3白鹤亮翅---空间转录组整合单细胞转录组数据

三、白鹤亮翅稍右转体跟步抱球后坐转体虚步分手与单细胞数据集成在〜50um时，来自于病毒测定的斑点将涵盖多个细胞的表达谱。对于可获得scRNA-seq数据的系统列表不断增加，用户可能有兴趣对每个空间体素进行“反卷积”以预测细胞类型的潜在组成。在准备此小插图时，我们使用了参考scRNA-seq数据集测试了多种decovonlution和整合方法使用SMART-Seq2协议生成的来自AllenInsti

Seurat_·2023-08-15 10:45

Seurat包合并多个单细胞样本

acc=GSE1393241我们选取其中十个，利用Seurat包下载合并，创建Seurat对象。

小贝学生信·2023-08-12 17:02

单细胞多模态数据整合分析

今年4月份发表在Cell杂志上单细胞多模态数据的整合分析这篇文章中介绍了WNN（Weighted-nearestneighbor,加权最近邻）的算法，seurat团队使用不同的数据集对算法模型的构建、验证及应用进行了深入浅出的说明

生信阿拉丁·2023-08-12 03:25

跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化

跟着Cell学单细胞转录组分析(二):单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应跟着Cell学单细胞转录组分析(

KS科研分享与服务·2023-08-11 11:45

如何看单细胞（或空间）亚群间关系2022-07-03

1umap降维图：亚群间距离越近，越相似方法2查看cluster间差异分析结果中marker基因，可从genecard中查看top的几个功能方法3（根据表达量进行相关性分析cor）单细胞亚群相关性分析基于seurat

Bio小盼·2023-08-10 11:51

Seurat24节气之4春分---Documentation Archive

春分：分是平分的意思。春分表示昼夜平分。DocumentationArchiveInversion4,theSeuratdocumentationwastransitionedtopkgdown.Hereweprovideaccesstoallpreviousversionsofthedocumentation.Version2-3tutorialsPBMCscATAC-seqVignettev3

Seurat_·2023-08-09 13:05

R语言安装包Seurat

curl’,‘openssl’,‘httr’,‘plotly’R包安装的时候报了这个错误ERROR:dependencies'httr','plotly'arenotavailableforpackage'Seurat

樱木之·2023-08-08 07:00

10X单细胞核转录组 + 10X单细胞ATAC的联合分析（WNN）

单细胞核转录组+10X单细胞ATAC的多组学测序技术日渐成熟，因为这样技术同时可以获得一个细胞表达的转录组信息和ATAC的信息，所以很多学者和公司开始关注和推广这项技术，目前来看，前景非常广阔，而且很早之前Seurat

单细胞空间交响乐·2023-08-07 11:44

利用ggplot2绘制SCI样式的UMAP图

Seurat包展示出来的umap/tsne图都是带有横纵坐标，基于Seurat包可能比较难调整图片的样式，只能借助AI或者PS处理图片。

Zee_李海海·2023-08-07 01:18

Seurat4.0系列教程20：单细胞对象的格式转换

在此教程中，我们演示了在Seurat对象、SingleCellExperiment对象和anndata对象之间转换的方法。

Seurat_·2023-08-05 10:43

安装R包出现rdb is corrupt报错

当安装R包时，出现如下问题的时候devtools::install_github('satijalab/seurat-data')DownloadingGitHubreposatijalab/seurat-data

云养江停·2023-08-04 02:07

单细胞转录组基础分析三：降维与聚类

寻找高变基因Seurat负责筛选高变基因的函数是FindVariableFeatures()，它并不删除scRNA对象中的非高变基因。找出的结果可以通过VariableFeatures()函数获取。

Seurat_·2023-08-03 22:20

monocle2 jimmy服务器

site-library","/home/data/t040413/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2","/usr/local/lib/R/library"))library(Seurat

Young.Dr·2023-08-01 19:15

20230703 -- scRNAseq from gastric cancer

tumormicroenvironmentandsubtypespecificexpressionprogramsingastriccancer》DOI:10.1158/2159-8290.CD-21-0683数据集组织形式快照：step1利用Seurat

All_Will_Be_Fine噻·2023-08-01 18:47

【有一才有二】scRNA-Seq数据分析第一步：数据载入方式的汇总

三个标准文件位于样本名称下setwd("F:/MyOneDriveCloud/OneDrive/GSE156329_RAW")rm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)library(Seurat

研平方·2023-08-01 14:47

2021-06-29 4、Seurat多组样本数据合并

www.jianshu.com/p/29bccd5178dbscRNA数据校正批次效应的算法有很多：MNN,CCA+MNN,Harmony,Scanorama,scMerge等，本文推荐发表在Cell上的CCA+MNN方法，通过Seurat

不学无数YD·2023-07-31 15:38

Seurat包的打分函数AddModuleScore

在单细胞数据分析的过程中，Seurat包提供了一个为一个基因集打分的函数AddModuleScore（自定基因集），为基因集进行打分常见的富集分析软件GSVA，今天我们来看看Seurat这个函数的用法和意义

单细胞空间交响乐·2023-07-29 23:25

单细胞36计之9隔岸观火---Seurat中的数据可视化方法

我们将使用2700PBMC教程中先前计算的Seurat对象，在Seurat中演示可视化技术。

Seurat_Satija·2023-07-29 10:31

优雅的分析单细胞数据

https://satijalab.org/seurat/v4.0/weighted_nearest_neighbor_analysis.htmlWeightedNearestNeighborAnalysisCompiled

xmu_zhang_lab·2023-07-25 16:08

RNAvelocity系列教程3：使用Seurat和velocyto估算RNA速率

此教程演示分析存储在Seurat对象中的RNA速率定量。参数基于RNA速率教程。

Seurat_Satija·2023-07-25 02:13

Seurat - Guided Clustering Tutorial

Compiled:February08,2021Source:vignettes/pbmc3k_tutorial.RmdSetuptheSeuratObjectForthistutorial,wewillbeanalyzingtheadatasetofPeripheralBloodMononuclearCells(PBMC)freelyavailablefrom10XGenomics.Therea

Seurat_Satija·2023-07-24 08:58

Seurat4.0系列教程21：结合Cell Hashing分析双细胞

Seurat_·2023-07-21 08:33

Seurat v3.0命令列表

标准的Seurat工作流程标准的Seurat工作流程采用原始的单细胞表达数据，并旨在在数据中查找簇。有关完整的详细信息，请阅读我们的教程。

Seurat_·2023-07-19 23:55

跟着Cell学单细胞转录组分析(十一):单细胞基因评分|AUCell评分

TS的美梦·2023-07-19 16:48

玩转单细胞(10)：替换单细胞Seurat对象UMAP坐标

玩转单细胞往期精彩系列：玩转单细胞(2):Seurat批量做图修饰玩转单细胞(3):堆叠柱状图添加比例玩转单细胞(4):单细胞相关性玩转单细胞(5):单细胞UMAP图只标记特定细胞群、圈定细胞群及坐标轴修改玩转单细胞

TS的美梦·2023-07-19 16:45

Error in file(file, "rt") : cannot open the connection

读取数据>library(limma)>library(Seurat)>library(dplyr)载入程辑包：‘dplyr’Thefollowingobjectsaremaskedfrom‘package

Seurat_·2023-07-19 05:12

window10 Rstudio Seurat包安装

总结了一下，可能是安装版本的问题，一：开始安装的时候，是直接在Rstudio右侧的package下install的seurat，但library(Seurat)后显示错误：Error:packageornamespaceloadfailedfor

笑星星_5904·2023-07-19 03:08

空间细胞类型密度分布图

同时展示几个其他文章的例子皮肤空间区域识别之后，第二步需要单细胞空间的联合分析，这部分R版本就是Seurat或者RCTD，python版本的就用cell2location，下面展示一张示例图，直接可以放在文

单细胞空间交响乐·2023-07-18 18:19

推荐频道

Seurat