本文参考SatijaLab的seurat包，网址https://satijalab.org/seurat设置Seurat对象在本教程中，我们将分析10XGenomics免费提供的外周血单核细胞（PBMC

image.png简介在本教程中，我们将对PBMC的两个scATAC-seq数据集(5K和10K)和一个scRNA-seq数据集进行整合分析。

刘小泽写于2020.7.19为何取名叫“交响乐”？因为单细胞分析就像一个大乐团，需要各个流程的协同配合单细胞交响乐1-常用的数据结构SingleCellExperiment单细胞交响乐2-scRNAseq从实验到下游简介单细胞交响乐3-细胞质控单细胞交响乐4-归一化单细胞交响乐5-挑选高变化基因单细胞交响乐6-降维单细胞交响乐7-聚类分群单细胞交响乐8-marker基因检测单细胞交响乐9-细胞类型

一、设置Seurat对象使用的示例数据集来自10XGenome测序的PBMC。

1、数据介绍此次分析所有数据来源于PeripheralBloodMononuclearCells(PBMC)，使用10XGenomics，IlluminaNextSeq500进行测序

pbmc.

（烦人）library(Seurat)library(ggplot2)pbmc<-readRDS(rds)p<-VlnPlot(pbmc,features="NT5E",group.by="stim",

Seurat官方教程：https://satijalab.org/seuratSeurat官方教程1|整合受刺激与对照PBMC数据集：https://www.jianshu.com/p/8a3692d1676aSeurat

library(patchwork)#下载并解压数据dir.create("Vignette01")download.file("https://cf.10xgenomics.com/samples/cell/pbmc3k

seuratvisualization我们将使用之前在2700PBMC教程中计算的Seurat对象演示Seurat中的可视化技术。

Compiled:March18,2021来源：https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial.html这个教程可以说是每个单细胞学习的人的最初的入门教程

说明：仅根据官网指南加个人理解，目前官网上发布了3.0版本的指南，下面内容是2.4版本，内容上有些许出入。整合分析的目的：1.鉴定在两种数据集中都存在的细胞类型2.得到在实验组和对照组中都存在细胞类型markers3.将两种数据集进行对比，找到对刺激特异性反应的细胞类型1.构建Seurat对象library(Seurat)#导入数据ctrl.data<-read.table("~/Download

高变异基因就是highlyvariablefeatures（HVGs），就是在细胞与细胞间进行比较，选择表达量差别最大的1.Seurat参考：https://satijalab.org/seurat/v3.0/pbmc3k_tutorial.html

个人觉得好的热图有三个要素聚类:能够让别人一眼就看到模式注释:附加注释能提供更多信息配色:要符合直觉，比如说大部分都会认为红色是高表达，蓝色是低表达在正式开始之前，我们需要先获取一下pbmc的数据，Seurat

下面的代码复制粘贴即可运行，超级简单，如果是你自己的数据，你只需同样的模式做出来exprMat表达矩阵，和cellInfo的临床表型，就可以走这个SCENIC流程的4个步骤啦。rm(list=ls())library(Seurat)#devtools::install_github('satijalab/seurat-data')library(SeuratData)AvailableData()

CATALYST/man/plotExprHeatmap.html依赖安装CATALYSTBiocManager::install("CATALYST")library("CATALYST")一、输入数据data(PBMC

摘要：从https://s3-us-west-2.amazonaws.com/10x.files/samples/cell/pbmc3k/pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz

essential_commands.html标准workflowrawdata→找到clusterspbmc.counts3)#Subsetonacombinationofcriteriasubset(x=pbmc

library(Seurat)library(SeuratData)levels(pbmc3k.final)[1]"NaiveCD4T""MemoryCD4T""CD14+Mono""B""CD8T"[

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

题目大意:城市里面有一些公共自行车站,每一个车站最大容纳Cmax辆车,如果该车站的车辆现在有Cmax/2辆车,那么说明它处于perfect状态,现在有一个站点Sp汇报有问题，需要控制中心(PBMC)就会找到一条距离它最短的路径

题目大意:城市里面有一些公共自行车站,每一个车站最大容纳Cmax辆车,如果该车站的车辆现在有Cmax/2辆车,那么说明它处于perfect状态,现在有一个站点Sp汇报有问题，需要控制中心(PBMC)就会找到一条距离它最短的路径

有一个中心PBMC，N个站点，M条边，站点最大容量C，每个站点有当前停车的数，如果停车数=S/2，则说明此站点perfect。

在10XGenomics官网中提供了一些数据集可供下载，如pbmc4k数据集，其中包含了来自健康个体的PBMC数据。

题目链接：https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805489282433024题目大意：有一个公共自行车管理中心PBMC

Seurat官方网站：https://satijalab.org/seurat/v3.1/pbmc3k_tutorial.htmlSeurat包是个什么包？

本教程展示的是两个pbmc数据（受刺激组和对照组）整合分析策略，执行整合分析，以便识别常见细胞类型以及比较分析。虽然本例只展示了两个数据集，但是本方法已经能够处理多个数据集了。

2019-2-1来自https://satijalab.org/seurat/1.启动Seuratlibrary（Seurat）library（dplyr）##上传数据集pbmc.data<-Read10X

个人觉得好的热图有三个要素聚类:能够让别人一眼就看到模式注释:附加注释能提供更多信息配色:要符合直觉，比如说大部分都会认为红色是高表达，蓝色是低表达在正式开始之前，我们需要先获取一下pbmc的数据，Seurat

一、创建Seurat对象使用的示例数据集来自10XGenome测序的PeripheralBloodMononuclearCells(PBMC)。

str函数是我们的好帮手，清晰展示对象层级结构和索引方式，如下，对应名字前出现@则用@索引（比如pbmc@assays）,有则用则用则用索引(如pbmc@assays$RNA)。

Integratingstimulatedvs.controlPBMCdatasetstolearncell-type-specificresponsesclp10June,2020注意切换工作目录（文件夹5）Referencehttps://satijalab.org/seurat/v3.1/immune_alignment.htmlhttps://satijalab.org/seurat/v3

2018年8月份的时候，我也使用过seurat来分析单细胞测序数据，然后最近也需要使用seurat包来分析实验室的单细胞测序数据，在R中安装完seurat的包后，我到网站上下载了pbmc3k_tutorial.Rmd

计算的结果只能作为错略观测的结果，如果需要进一步分析聚类细胞，还需要进行下游分析，这里使用官方推荐R包（Seurat3.0）流程参考官方外周血分析标准流程（https://satijalab.org/seurat/v3.0/pbmc3k_tutorial.html

刘小泽写于19.8.19主要介绍官方教程PBMC3K的下游分析（https://satijalab.org/seurat/v3.0/pbmc3k_tutorial.html）上篇：单细胞Seurat包升级之

一、创建Seurat对象使用的示例数据集来自10XGenome测序的PeripheralBloodMononuclearCells(PBMC)。

下面以人类基因为例：library('biomaRt')mart<-useDataset("hsapiens_gene_ensembl",useMart("ensembl"))genes<-rownames(pbmc.markers

出于演示目的，我们将使用在第一个指导教程中创建的2700PBMC对象。您可以在此处下载预先计算的对象。为了模拟有两个重复的情况，将一半命名为“rep1",另一半命

接着上篇继续练习，前一篇文章里已经把PBMC按照4个时间点分了群，接下来就是差异分析了。

通过质谱流式检测单细胞间的不同染色质标记细胞类型特异的染色质标记剖图预示免疫细胞的身份个体间和单细胞间的染色质变异随年龄增加而增加染色质年龄相关的变化很大程度上是非遗传因素驱动具体panel见文献的supplement圆的直径代表多样性指数-逆辛普森指数（直径越大，可变性越小）圆的颜色代表marker的平均表达水平取样：PBMC

计算各个cluster的细胞数；table(Idents(pbmc))定义对应每个cluster对应的细胞类型，也可将ident改为相应的细胞类型，计算每个细胞类型的细胞数计算每个样本的细胞数table

外周血单核细胞(Peripheralbloodmonoculearcell,PBMC),包括淋巴细胞(T细胞，B细胞和自然杀伤(NK)细胞)和单核细胞。

读取数据（10X）pbmc.data5%mitochondrialcountspbmc200&nFeature_RNApbmcpbmc>#查看每一类有多少个细胞>>table(pbmc@active.ident

cid=55第二单元第10讲：marker基因的表达量可视化前言这次的任务是模仿原文的：肿瘤组织的差异分析(Fig.4a、c)原文的图下载数据之前的分析都是基于第一个病人的PBMC，