seurat

SeuratObject转h5ad格式

所以就探索了一下~这个是最方便的：SeuratDisk#安装这个包,试了直接installl和biomanager都不行,只能githubremotes::install_github("mojaveazure/seurat-disk
星星醉了·2024-09-14 01:07

seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入

Python读取.h5ad文件importanndataimportpandasaspdadata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad
Sanye2022·2024-09-14 01:36

seurat提取表达矩阵_10X scRNA免疫治疗学习笔记-3-走Seurat标准流程

cid=55第二单元第7讲：走Seurat标准流程【文章结构总-分-总，结尾有完整的代码，熟悉者前面可以跳过，去看后面8min完成的代码】前言前面介绍了自己利用cellrangerc
幸福的小酒瓶·2024-09-07 18:25

seurat结果转为scanpy可处理对象

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·2024-02-28 10:22

安装Seurat 3.2.0以上版本遇到的问题

登上去竟然有71个粉丝了，年底冲冲业绩是不是可以100啊啊啊,期待～～这次写这个文章，是因为我想用Seurat中整合多套数据的功能，但是做到其中一步的时候，跟我说没有这个函数PrepSCTIntegration
Aji·2024-02-20 15:20

04.寻找所有亚群的差异基因并输出

对所有亚群的marker基因进行文件输出rm(list=ls())library(Seurat)library(dplyr)load(file='pbmc-noann.rdata')pbmc=scepbmc.markers
科研小徐·2024-02-15 07:46

单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数

Seurat有一系列的数据预处理的过程，我们来一
单细胞空间交响乐·2024-02-14 04:18

Seurat24节气之6谷雨---Interaction Tips

载入数据此小插图演示了一些与Seurat对象进行交互的有用功能。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。您可以从我们的SeuratData包中加载数据。
Seurat_·2024-02-13 18:23

读取表达矩阵创建SeuratObject

#Rcodelibrary(Seurat)mat_5<-read.table("GSM4037992_peripheral_donor_5_enriched_expression.tsv.gz")row.names
Bioinfoer·2024-02-13 18:32

单细胞测序生信分析1-Seurat

单细胞分析的经典包——Seurat包有自己的官方教程，跟着教程过一遍可以get大致过程（https://satijalab.org/seurat/archive/v3.1/pbmc3k_tutorial.html
18b79e7933ad·2024-02-13 08:46

分析流程||scanpy单细胞分析流程2-降维聚类及差异基因鉴定

gzh：BBio，欢迎关注scanpy软件由TheisLab实验室开发，和Seurat相同都是常用的单细胞数据分析工具。
BBio·2024-02-12 20:44

Seurat24节气之9芒种---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_·2024-02-11 02:26

Scillus——提高scRNA-seq数据的处理和可视化(一)

通过对Seurat包的装饰，提高scRNA-seq数据的处理和可视化能力Scillus有两种使用方式：从原始数据开始，您应该浏览以下所有部分。
denghb001·2024-02-10 04:10

Seurat4.0 系列教程1 分析流程

library(dplyr)library(Seurat)library(patchwork)#LoadthePBMCdatasetpbmc.data<-Read10X(data.dir="G:/practice
zhengxj_·2024-02-09 09:11

Seurat -- SCTransform

官方教程的流程整个流程缺少QC部分以及检查细胞周期和线粒体是否对聚类有影响时候regressout。#installglmGamPoi加速sctransform的运算if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("glmGamPoi")#ins
All_Will_Be_Fine噻·2024-02-09 09:39

Seurat - 聚类教程 (1)

设置Seurat对象在本教程[1]中，我们将分析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。
冷冻工厂·2024-02-09 09:38

Seurat24式太极拳之5手挥琵琶---Slide-seq v2数据集演示

ssHippo以查看用于创建Seurat对象的命令。InstallData(
Seurat_·2024-02-09 06:27

单细胞转录组|Seurat 4.0 使用指南

Seurat.jpg后台有读者翻到了一年前发的文献解读，请教了一下文章的图的做法。正好前段时间刚做过单细胞转录组分析，今天就给大家介绍一下常用工具Seurat的用法。
木舟笔记·2024-02-09 01:56

单细胞转录组之Seurat包全流程-数据过滤、降维分群及可视化

1.Seurat包的安装及数据的准备1.1加载需要的包和数据if(!
青青青山·2024-02-08 23:32

Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程（三）——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·2024-02-07 03:31

python小白入门单细胞分析scanpy

大家好，今天我们分享scanpy的标准流程基本概念介绍Scanpy和Seurat基本上完全一样，Scanpy构建的对象叫做AnnData对象，他的数据存储是以4个模块存储（如下图）如果你不理解scanpy
生信小博士·2024-02-07 03:01

2022-06-13平台devtools与seurat安装

阴差阳错竟然安上了直接安装seurat报错ERROR:compilationfailedforpackage‘RcppTOML’*removing‘/GPUFS/scut_hlchen_5/R/x86_
科研与生信记录·2024-02-06 00:05

单细胞分析常用包

install.packages("BiocManager",dependencies=T)install.packages("tidyverse",dependencies=T)install.packages('Seurat
Drgexy·2024-02-05 10:18

Scillus——提高scRNA-seq数据的处理和可视化(二)

数据处理1.加载原始数据首先要加载scRNA-seq原始数据：library(Scillus)library(tidyverse)library(Seurat)library(magrittr)scRNA500&
denghb001·2024-02-01 23:51

Seurat24式太极拳之9单鞭---用于sctransform的标准化值存储在哪里？

九、单鞭转体运臂右脚内扣上体右转勾手收脚转体上步弓步推掌如我们的论文所述，sctransform使用“正负二项式回归”计算scRNA-seq数据中的技术噪声模型。该模型的残差为归一化值，可以为正或负。给定细胞中给定基因的正残基表明，与基因在种群和细胞测序深度中的平均表达相比，我们观察到的UMI比预期多，而负残基则相反。sctransfrom的结果存储在“SCT”分析中。您可以在我们的插图，命令备忘
Seurat_·2024-01-31 13:24

跟着Cell学单细胞转录组分析(十一):单细胞基因评分|AUCell评分

更多精彩请至我的公众号《KS科研分享与服务》第一次接触基因评分是在一篇文章中，也不知道这样的叫法对不对，作者选定了几个炎症基因，利用seurat包的一个打分函数AddModuleScore，依据基因的平均表达水平进行分析
KS科研分享与服务·2024-01-30 09:57

Seurat4.0：空间转录组与scRNA-seq参考整合

数据可在此处作为已处理的Seurat对象下载，而原始计数矩阵可在DropViz网站上获得。ref<-readRDS("../data/mouse_hippocampus
Seurat_·2024-01-29 14:33

Seurat-多组数据整合分析标准工作流程Integration and Label Transfer

标准工作流程在这个例子工作流中，我们演示了我们最近在论文中引入的两种新方法，ComprehensiveIntegrationofSingleCellData:将多个不同的scna-seq数据集组装到一个参考数据集中将细胞类型标签从参考数据集转移到新的查询数据集在本例中，我们选择了通过四种技术(CelSeq(GSE81076)CelSeq2(GSE85241)、FluidigmC1(GSE86469
Seurat_Satija·2024-01-25 23:07

单细胞测序笔记1：数据读取

require(Seurat))install.packages("Seurat")if(!require(dplyr))install.packages("dpl
陈天白·2024-01-25 11:37

10X单细胞（10X空间转录组）轨迹分析之绘图

图片.png今天我们借助别人的数据，用monocle的轨迹分析结果和Seurat的降维结果实现这张图，从而让轨迹分析在UMAP图上可视化。
单细胞空间交响乐·2024-01-22 23:47

Seurat 对象的构建和信息提取

本期来介绍一下单细胞分析的第一步，Seurat对象的构建和信息提取。
小汪Waud·2024-01-22 13:22

单细胞转录组|Seurat 4.0 使用指南

正好前段时间刚做过单细胞转录组分析，今天就给大家介绍一下常用工具Seurat的用法。
木舟笔记·2024-01-20 01:01

10X空间转录组-----空间高变基因检测之SpatialDE

今天我们来学习一下简单的基础知识，空间高变基因，之前呢，已经分享过Seurat内置的方法计算高变基因，文章在10X空间转录组之基因的空间表达模式，其实有关10X空间转录组计算空间层面的高变基因，还有有很多值得挖掘的分析内容
单细胞空间交响乐·2024-01-20 00:17

Seurat-多组数据整合分析标准工作流程Integration and Label Transfer

标准工作流程在这个例子工作流中，我们演示了我们最近在论文中引入的两种新方法，ComprehensiveIntegrationofSingleCellData:将多个不同的scna-seq数据集组装到一个参考数据集中将细胞类型标签从参考数据集转移到新的查询数据集在本例中，我们选择了通过四种技术(CelSeq(GSE81076)CelSeq2(GSE85241)、FluidigmC1(GSE86469
Seurat_·2024-01-18 08:52

利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系

0、背景（1）在Seurat等包中，在进行挑选高变基因，PCA分析后，多使用SNN(sharednearestneighbor)算法进行单细胞聚类，然后进行TSNE或者UMAP二维可视化。
小贝学生信·2024-01-16 11:55

10X单细胞（10X空间转录组）聚类算法之leiden

hello，大家好，今天我们来分享一下最新常用的聚类算法----leiden，其实大家在看Seurat的函数FindClusters可能会观察到，其中有一个参数algorithm，有4个可选项，我们列举出来
单细胞空间交响乐·2024-01-15 15:08

Seurat - 合并两组数据---Combining Two 10X Runs

onecontaining4Kcellsandonecontaining8Kcells.Thedatasetscanbefoundhere.Tostart,wereadinthedataandcreatetwoSeuratobjects.library(Seurat
Seurat_·2024-01-13 04:59

单细胞基因可视化之热图的根本改造2

library(Seurat)library(st
KS科研分享与服务·2024-01-11 22:36

从单细胞数据分析的最佳实践看R与Python两个阵营的博弈

许多生信分析，两个阵营都发展出了自己的方法，比如单细胞数据分析，R有Seurat，Python就有Scanpy。这些层出不穷的方法不断地吸引着吃瓜群众的眼球，同时也让人患上了选择困难症。到底谁优谁劣？
简说基因-专业生信合作伙伴·2024-01-10 16:22

VlnPlot画的其实不是原始数据

因为我们去掉0之后就改变了本身的数据分布1.今天聊聊：如何用ggplot代替Vlnplot画图1.seurat包中Vlnplot.libPaths(c("/home/data/t040413/
生信小博士·2024-01-07 19:19

空间转录组分析流程（使用Seurat对空间数据集进行分析）

空间转录组分析流程（使用Seurat对空间数据集进行分析）因为每次打开这个网页都非常慢，所以我讲这个网页进行一个翻译，方便学习。
微光**·2024-01-06 14:41

单细胞基因可视化之热图改造修饰1

单细胞基因可视化中热图也是比较受欢迎的，在分析完每群的marker基因之后，可以挑选显著的gene用seurat自带函数DoHeatmap可视化。当然也可以选任意自己想展示的基因进行可视化。
KS科研分享与服务·2024-01-05 23:58

【包】seurat-2 多组学联合

写在前面：看官方文档，很可能会误认为很简单，或者有些人直接延用官方的路径。这都是不可取的，最重要的永远是自己的思路，不仅是科研方面的，还是代码绘图方面的。官方的绘图函数虽然比较漂亮，但是针对性很强，学习底层的绘图对个人意义才是最大的。官方的东西借鉴和学习。有哪些组学呢？有哪些单细胞多组学联用技术呢？CITE-seq：Simultaneousepitopeandtranscriptomemeasur
JamesMori·2024-01-03 21:33

【单细胞测序】数据格式转换loomR

今天读文献，遇到比较感兴趣的样本，数据下载下来是loom文件，查了下loom文件转换为seurat对象的方法。做个笔记。背景seurat分析无法应付指数级增长的单细胞数据集计算需求。
森尼啊·2024-01-03 20:18

听说你的单细胞对象需要一个思维导图？

library(Seurat)library(tidyverse)pbmc%NormalizeData()%>%FindVariableFeatures()%>%ScaleData()%>%RunPCA
周运来就是我·2024-01-03 10:52

Analysis of single cell RNA-seq data 学习笔记(七)

今天我们来讨论下Seurat这个包的用法QC首先我们先介绍下UMI这个概念，UMI其实就是区分每个测序分子片段的barcode，这么做可以区分每个分子是哪一个cell表达的我们还是采用deng这个数据做例子首先我们构造
小潤澤·2023-12-31 13:27

单细胞转录组及空间转录组学习资源

(1).单细胞上游软件cellranger：单细胞上游软件cellranger从头说(2).singleR操作说明：singleR(3).seurat操作说明：seurat官网；seurat官方教程：seurat
小潤澤·2023-12-30 15:23

Seurat24式太极拳之10云手---为什么在使用sctransform时我们可以选择更多的PC？

十、云手后坐扣脚转体松勾并步云手开步云手并步云手开步云手开步云手扣脚云手在标准的Seurat工作流程中，我们重点关注此数据集的10个PC，尽管我们强调指出，此参数的设置较高时，结果相似。
Seurat_·2023-12-26 01:36

Seurat对象基因表达量的提取：FetchData {SeuratObject}

library(Seurat)Men<-readRDS('Men.rds')chr_deg<-read.csv('chr_DEGs.csv')exprs<-data.frame(FetchData(object
该叫个什么名字好呢·2023-12-25 16:22

Seurat 基础知识

（一）Seurat的数据结构版本：3.1.5直接输入Seuratobject的名称，我们可以得到类似如下内容：AnobjectofclassSeurat13425featuresacross39233sampleswithin1assayActiveassay
c海明威·2023-12-24 18:05
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