Seurat

单细胞测序--Seurat包--官网经典流程

Seurat-GuidedClusteringTutorial,July16,2020https://satijalab.org/seurat/v3.2/pbmc3k_tutorial.html下载数据
Seurat_·2023-06-16 06:30

UCell:单细胞评分分析R包及可视化应用

****单细胞评分我们之前说过AUCell和seurat自带的打分函数：跟着Cell学单细胞转录组分析(十一):单细胞基因评分|AUCell评分我们之前讲过单细胞评分，一个是Seurat自带的打分函AddModuleScore
TS的美梦·2023-06-15 20:14

scPred：单细胞数据集有监督细胞聚类注释

首先平时我们拿到单细胞数据集，经过seurat标准流程，降维聚类，然后根据已知的marker基因对细胞进行注释，这个过程的降维分群是一个无监督的过程。
TS的美梦·2023-06-15 20:14

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(
TS的美梦·2023-06-15 20:13

深入解析Seurat整合单细胞数据函数FindIntegrationAnchors 2（CCA和L2正则化算法）

hi各位，今天我们来深入了解一下Seurat做多样本整合的深入算法，CCA算法以及FindIntegrationAnchors函数中的的参数l2.norm先来知道一下CCA典型关联分析(CanonicalCorrelationAnalysis
Evil_Genius·2023-06-13 00:56

生信技能树单细胞数据挖掘笔记(2)

生信技能树单细胞数据挖掘笔记(1)：数据读入生信技能树单细胞数据挖掘笔记(2)：创建Seurat对象并进行质控、筛选高变基因并可视化生信技能树单细胞数据挖掘笔记(3)：降维与聚类生信技能树单细胞数据挖掘笔记
周小钊·2023-06-13 00:23

DoubletFinder

相信各位做单细胞的童鞋们，都遇到过去除多细胞的情况，而Cellranger默认的是前1%（3000cell），对于低质量的细胞有了算法来确认是否保留，但是对于多细胞而言，Cellranger和Seurat
Evil_Genius·2023-06-12 16:49

单细胞分析（四）——数据读入

image.png分析的数据应该是行为基因名称，列是样本（细胞）名称然后再对这个再把这个数据，转换成seurat对应的对象，进
生信小鹏·2023-06-11 19:59

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

分析单细胞转录组测序的软件和方法有很多，最流行的莫过于Seurat包，可以完成单细胞分析整个流程，我们整个教程也是基于R语言Seurat包来实现的，所以首先安装包：BiocManager::install
KS科研分享与服务·2023-06-09 22:02

单细胞分析(一）——seurat包单个样本处理

10Xgenomics的基本原理image.png在这个教程中，主要将分析10XGenomics免费提供的外周血单核细胞(PBMC)数据集。在IlluminaNextSeq500上对2,700个单细胞进行了测序。可以在https://cf.10xgenomics.com/samples/cell/pbmc3k/pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz此处找到原
生信小鹏·2023-06-08 16:00

scRNA基础分析-3：鉴定细胞类型

library(Seurat)library(tidyver
小贝学生信·2023-06-07 09:30

报错处理——object ‘CsparseMatrix_validate‘ not found

在使用Seurat进行单细胞分析时，使用FindNeighbors函数功能时，出现下面的报错ErrorinvalidityMethod(as(object,superClass)):object'CsparseMatrix_validate'notfound
生信小鹏·2023-05-15 11:09

monocle细胞轨迹追踪原理

我们用seurat选取HVG来进行细胞轨迹推断，并且过滤了一些低质量的细胞加载相应的工具包library(igraph)library(monocle)本文的数据和预处理来源于：单细胞之轨迹分析-2：monocle2
小潤澤·2023-05-06 12:50

2021-05-11 scRNA基础分析： 降维与聚类

寻找高变基因##寻找高变基因library(Seurat)library(tidyverse)library(patchwork)library(dplyr)rm(list=ls())#加载数据scRNA
学习生信的小兔子·2023-04-20 15:43

infercnv运行测试2---这个只有15步就完成了

1.代码>rm(list=ls())>options(stringsAsFactors=F)>library(Seurat)>library(ggplot2)>library(infercnv)>expFile
Seurat_Satija·2023-04-20 12:17

单细胞36计之15调虎离山---差异表达检测

载入数据此插图强调了一些在Seurat中执行差异表达的示例工作流程。出于演示目的，我们将使用通过SeuratData包提供的2700个PBMC对象。librar
Seurat_Satija·2023-04-20 06:20

10X单细胞（10X空间转录组）聚类算法之Louvain

今天我们来分享默认的聚类算法Louvain，Louvain算法是目前单细胞分析中最常用的聚类算法，Seurat/Scanpy/RaceID等单细胞分析工具都默认louvain算法，那么我们就来分享一下这个聚类算法
Evil_Genius·2023-04-20 04:11

10X单细胞数据整合分析Seurat之rpca（large data，细胞量超过20万）

FindIntegrationAnchors的时候没有发现一个很有意思的参数，那就是reduction，有两个选项，一个是cca，一个是rpca，其中关于FindIntegrationAnchors大家可参考我的文章Seurat
Evil_Genius·2023-04-20 02:20

Seurat24式太极拳之6左右倒卷肱---使用互惠PCA（RPCA）进行快速集成

六、左右倒卷肱1、右倒卷肱稍右转体撤手托球退步卷肱虚步推掌2、左倒卷肱稍左转体撤手托球退步卷肱虚步推掌3、右倒卷肱稍右转体撤手托球退步卷肱虚步推掌4、左倒卷肱稍左转体撤手托球退步卷肱虚步推掌在此文中，我们提出了略微修改的工作流程，用于整合scRNA-seq数据集。与其使用典范的相关分析（'CCA'）来识别锚点，不如使用互惠的PCA（'RPCA'）。在使用RPCA确定任何两个数据集之间的锚点时，我们
Seurat_·2023-04-20 00:31

单细胞分析的必备软件安装

分析单细胞分析主流软件R有seurat（降维聚类），Python有scanpy聚类后的自动注释软件主要是Scibet,SingleR肿瘤细胞cnv分析包括inferCNV，copyKAT等软件安装自然使用
周六周六·2023-04-18 17:00

seurat单细胞转录组整合分析教程-01

前段时间跟师兄聊天，聊到seurat包，他说学软件一定要知道这个软件开发的目的，它是要解决哪些主要问题，哪些是次要问题，次要问题其他R包同样解决，他开发的主线是什么。
whitebird·2023-04-18 02:52

JupyterR内核在Seurat及依赖包安装时，Error: C++17 standard requested but CXX17 is not defined各种报错问题及解决方案

文章目录1前言2报错类型及解决方案2.1“安装程序包‘RcppArmadillo’时退出狀態的值不是0”2.2package‘reticule’isnotavailableforBioconductorversion'3.15'2.3Error:C++17standardrequestedbutCXX17isnotdefined2.4/usr/bin/ld:cannotfind-lgfortran
Bioinfo Guy·2023-04-17 20:51

Seurat包之导入单细胞数据方式汇总

现总结如下，方便自己日后调用，以创建Seurat对象（1）barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz（2）表达矩阵（3）h5（4）h5ad格式一：barcodes.tsv.gz
小贝学生信·2023-04-17 20:42

Seurat-Integration and Label Transfer单细胞转录组测序整合多个数据集和标签转移

在此示例工作流程中，我们演示了最近在论文中介绍的两种新方法，即单细胞数据的全面集成：将多个不同的scRNA-seq数据集组装成一个集成参考将单元格类型标签从参考数据集转移到新的查询数据集出于本示例的目的，我们选择了通过四种技术（CelSeq（GSE81076）CelSeq2（GSE85241），FluidigmC1（GSE86469）和SMART-Seq2（E-MTAB-5061））生成的人胰岛细
Seurat_Satija·2023-04-17 17:13

如何使用 Seurat 分析单细胞测序数据（ Q&A

A：Seurat教程中没有提到用核糖体基因的UMI含量来过滤细胞，我看到的文献中基本上也不这么做。单细胞中表达量最高的基因一般是线粒体基因、核糖体基因以及actin和hemoglobin基因。
Seurat_Satija·2023-04-17 02:20

单细胞基因个性化作图之气泡图

Seurat包自带做气泡图的函数DotPlot，可以通过ggplot修饰，对图形的外形，颜色等修改，具体操作如下。marker<-c("ACKR1","RAM
KS科研分享与服务·2023-04-16 16:49

单细胞笔记7-scRNA-seq去除批次效应的方法总结

CCA降维之后细胞在低维空间有了可以度量的“距离”，MNN(mutualnearestneighbor)算法以此找到两个数据集之间互相“距离”最近的细胞，Seurat将这些相互最近邻细胞称为“锚点细胞”
江湾青年·2023-04-16 09:06

CentOS 7 安装R-4.2.0及Seurat、hdf5r、DoubletFinder

因为直接根据R语言官网的描述，CentOS7系统安装的R是3.6.0版本的，而Seurat包要求R-4.0.0以上版本，所以在这里记录下自己安装R-4.2.0以及几个R包的过程。
tiantianstudy·2023-04-15 17:00

Seurat4.0系列教程13：使用互惠 PCA （RPCA） 快速整合数据

我们提出了一个稍微修改的工作流程，用于整合scRNA-seq数据集。我们不再使用（"CCA"）来识别锚点，而是使用互惠PCA（"RPCA"）。在使用RPCA确定任意两个数据集之间的锚点时，我们将每个数据集投影到其他PCA空间中，并按相同的邻近要求寻找锚点。两个工作流的命令基本相同，但两种方法可能在不同的环境中应用。CCA非常适合在细胞类型保守时识别锚点，但在整个实验中，基因表达通常存在非常显著的差
Seurat_Satija·2023-04-15 03:33

seurat-AverageExpression()源码解析

前段时间，一个单细胞分析同行提问，发现AverageExpression()和通过aggregate计算得到的基因表达均值，两者的结果是不一样的，疑惑问题出在哪里。这个问题我们或多或少都有过疑问，自己手动计算基因在每个cluster的表达均值，绘制heatmap热图；跟AverageExpression()处理后绘制DoHeatmap会有差异。网上网友也提过类似的问题，也不知其解。决心看下Aver
whitebird·2023-04-13 06:15

Seurat对象中NicheNet分析以及circos可视化

在这篇短文中，您可以学习如何在Seuratv3对象上执行基本的NicheNet分析，以及如何在circos图中可视化输出。值得注意的是，我们作为NicheNet的开发者，通常推荐通过结合几个热图(配体活性、配体-靶标链接、配体-受体链接、配体表达、配体LFC等)来可视化输出，而不是使用circos图可视化。无奈使用圈图可视化的需求太多了，所以有了这篇教程。作为细胞相互作用的例子，我们将使用Meda
周运来就是我·2023-04-13 05:03

Seurat 常用命令列表---Seurat Command List

Compiled:2021-02-08SeuratStandardWorflowThestandardSeuratworkflowtakesrawsingle-cellexpressiondataandaimstofindclusterswithinthedata.Forfulldetails,pleasereadourtutorial.Thisprocessconsistsofdatanorma
Seurat_Satija·2023-04-13 04:39

Seurat亮点之细胞周期评分和回归

斯坦福大学Satijalab的Seuratv3.1guidline于近日更新啦！其中包括许多个性化的模块，其中我个人比较感兴趣的是Cell-CycleScoringandRegression模块,因为在条件干预的情况下，部分细胞处于非稳定状态下，如增殖类细胞出现由于细胞周期相关基因的不同导致细胞聚类发生一定的偏移。其实在许多已经发表的文献中，我们也可以看到由于细胞周期不同所导致的分类偏移。如在Sp
生信宝典·2023-04-12 10:28

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（五）：基因差异表达分析

加载所需的R包和数据集suppressPackageStartupMessages({library(Seurat)library(venn)library(dplyr)library(cowplot)
Davey1220·2023-04-12 07:38

刘小泽学习组合多个单细胞转录组数据

刘小泽写于19.10.8前几天单细胞天地推送了一篇整合scRNA数据的文章：使用seurat3的merge功能整合8个10X单细胞转录组样本这次根据推送，再结合自己的理解写一写前言单细胞数据未来会朝着多样本发展
刘小泽·2023-04-12 05:30

单细胞转录组分析---seurat 1例子

==================安装seurant================install.packages('Seurat')=====测试例子：pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz
jjjscuedu·2023-04-12 04:55

单细胞36计之7无中生有---Seurat标准教程

设置Seurat对象对于本教程，我们将分析可从10XGenomics免费获得的外周血单个核细胞（PBMC）数据集。在IlluminaNextSeq500上已对2700个单细胞进行了测序。
Seurat_Satija·2023-04-12 03:15

infercnv运行测试8--ref_group_names=NULL

5000个细胞1.4h>rm(list=ls())>options(stringsAsFactors=F)>library(Seurat)>library(ggplot2)>library(infercnv
Seurat_Satija·2023-04-12 02:35

10X单细胞（10X空间转录组）转录组 & VDJ 联合分析（14）之CoNGA

hello，今天我们继续来分享分析代码部分，这一次，我们直接用单细胞Seurat的分析结果联合VDJ进行分析，话不多说，直接开始。
Evil_Genius·2023-04-11 00:04

2020-05-13 R语言常用代码

list=ls())stringsAsFactors=FALSEoptions(warn=-1)#turnoffwarningmessagegloballysuppressMessages(library(Seurat
Seurat_·2023-04-10 17:39

单细胞36计之17抛砖引玉---使用Seurat对空间转录组数据集进行分析，可视化和集成

概述本教程演示了如何使用Seurat（>=3.2）分析空间分辨的RNA-seq数据。
Seurat_Satija·2023-04-10 07:52

Seurat Weekly NO.2 || 我该如何取子集？

在过去的一周里Seurat社区在github总提问数由上周的3090上升到3116，当然有同一问题反复讨论的情况，也有之前的问题还有人再问的情况，总的来说上周其在github中的issues往来邮件一共
周运来就是我·2023-04-08 23:29

Seurat V5 | 最火的单细胞测序分析工具重磅更新啦！~

1写在前面现在最炙手可热的单细胞分析包，Seurat重磅跟新啦！~Seurat最初是由纽约大学的RafaelA.Irizarry和Satija等人于2015年开发。
生信漫卷·2023-04-08 19:36

Seurat4.0系列教程1：标准流程

R语言和Seurat已以势如破竹之势进入4.0时代，天问一号探测器已进入火星乌托邦平原了，你还不会单细胞吗？那么为了不被时代抛弃的太远，跟着我们一起通过学习seurat系列教程入门单细胞吧。
Seurat_Satija·2023-04-08 05:33

Seurat学习与使用（二）

今天来介绍下目前单细胞转录组分析使用Seurat进行多样本合并的几种方法。方法选择  当我们手里拿到多个样本数据时首先需要判断批次效应的大小，判断方法是我们先不考虑批次效应直接合并走单样
小胡子老爷·2023-04-06 16:02

Seurat4.0系列教程2：多模式数据联合分析

Seurat4，可以无缝存储、分析和探索多样化的多模式细胞数据集。在这里，我们分析8，617个脐带血单核
Seurat_Satija·2023-04-06 09:09

Seurat单细胞分析常见代码-01

1.如何通过Seurat对象获取细胞对应的坐标?
whitebird·2023-04-06 07:02

Seurat v3.2 - 官网教程学习分析10X笔记

标题：Seurat-GuidedClusteringTutorial网址：https://satijalab.org/seurat/v3.2/pbmc3k_tutorial.html部分内容转载来自：caokai001
夕颜00·2023-04-06 06:13

干货 | 空间转录组和单细胞转录组整合分析方法

空间转录组和单细胞转录组联合分析方法，有基于差异基因映射的多模式相交分析（MultimodalIntersectionAnalysis,MIA）[1]，基于marker基因打分的方法（可通过seurat
诺禾致源·2023-04-05 12:48

Seurat4.0系列教程11：使用sctransform

library(Seurat)library(
Seurat_Satija·2023-04-05 03:00
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