seurat 第10页

seurat-FindAllMarkers()源码解析

现在回想单细胞项目的一些常规分析，clusters/groups间的差异表达分析（differentialexpressionanalysis）几乎是分析必备项，FindAllMarkers()和FindMarkers()的使用频率非常高。做差异表达分析的工具很多，我们如何根据自己的数据和实验处理方案来选择合适的分析工具，还是有些不清晰。这次想通过梳理FindAllMarkers源码，回答以下几个

whitebird·2021-12-15 10:02

sctransform预处理后，如何进行差异表达分析

一、seurat执行差异表达分析根据单细胞数据预处理的方式不同（lognormalize和sctransform），执行差异表达分析代码有所不同，这个需要注意。

whitebird·2021-12-09 09:43

seurat对象处理

Seurat是单细胞分析经常使用的分析包。

myshu·2021-12-08 10:04

seurat-SCTransform()解析-01

satijalabsctransform包的github网址：https://github.com/ChristophH/sctransformsctransform作者发表的论文：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1874-1sctransform中的vst方法：https://rawgit.c

whitebird·2021-12-08 09:27

seurat-ScaleData()源码解析

它存储在seurat_obj[['RNA']]@scale.data，用于下游的PCA降维。默认是仅在高可变基因上运行标准化。DefaultAssay(seurat_obj)%

whitebird·2021-12-06 20:50

Seurat单细胞分析常见代码-02

1.R程序并行运算和调整R内部允许的对象大小的限制默认是500*1024^2=500MbsuppressPackageStartupMessages(library(future))suppressPackageStartupMessages(library(future.apply))plan("multicore",workers=10)options(future.globals.maxSi

whitebird·2021-11-21 18:38

accustomed color scheme in Seurat FeaturePlot

FeaturePlot(seu.integrated,reduction="pca",features=c("AIF1","CD53","CD68","CD74","CSF1R","FCGR2A","HLA-DRA","P2RY12","PTPRC","TYROBP"))&scale_colour_gradientn(colours=rev(brewer.pal(n=11,name="RdBu")

为了梦走一遭·2021-11-11 06:54

Seurat 分析Visium空间转录组

一、Seuratv3.2对空间转录组Visium的结果分析中实现的功能：归一化降维和聚类检测空间可变特征(spatially-variablefeatures)互动式的可视化与单细胞RNA-seq数据整合处理多个切片二、安装Seuratv3.2：#ForlearningSeuratv2.3#Author:Robin2019.12.22#EntercommandsinR(orRstudio,ifin

夕颜00·2021-09-17 16:28

环境配置笔记12-解决SeuratData包InstallData()无法安装数据集

近期Seurat官网国内上不去，因此在服务器上也无法使用SeuratData包的InstallData()函数，有以下报错：>library(SeuratData)>InstallData("pbmcMultiome

江湾青年·2021-09-13 16:58

单细胞多样本整合（同批次）

单细胞前期工作重要的是如何将测序得到的多样本整合同步分析：library(Seurat)folders=list.files('./')#列出文件夹folders=folders[-7]#删除第七个代码文件

好风凭借力·2021-09-05 12:52

jupyter调用docker环境和conda环境

本文以jupyter调用Seurat4.0的docker环境为例子说明1.首先安装docker去官网下载相关的版本和安装，需要注意的是如果是windows10的家庭版本电脑，安装docker之前需要先安装

MR来了·2021-09-01 12:48

FindNeighbors {Seurat}

参考：RdocumentSeurat识别细胞类群的原理FindNeighbors和FindClustersJaccard系数_百度百科Annoy解析https://blog.csdn.net/qq_37696858/article/details/88143156(Shared)Nearest-neighborgraphconstructionDescriptionComputesthek.par

不学无数YD·2021-08-09 14:41

VlnPlot(小提琴图)

基于Seurat的VlnPlot()函数的基础上，对其进行一些微调整。Ps:要求在小提琴图上展示占比的数值。

Zee_李海海·2021-07-21 09:51

使用scRepertoire包进行单细胞免疫组库数据分析

同时，还可以与Seurat、SingleCellExperiment或Monocle3包的单细胞m

Davey1220·2021-07-16 16:32

Seurat各个对象指代内容

关于表达矩阵data.count=Read10X(data.dir="...")data=CreateSeuratObject(counts=data.count,min.cells=3,min.features=200)data=NormalizeData(object=data)data=FindVariableFeatures(object=data)data=ScaleData(objec

小潤澤·2021-07-13 18:32

loom文件转换成seurat对象

GEOdatabase下载了一个.loom文件，想要用一下这个数据，折磨了一周，终于成功的将它转换成了seurat对象，现记录如下：数据为GSE162183，地址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov

Merlin_cd6c·2021-07-08 17:30

RNAvelocity系列教程2：使用 Seurat 和 scVelo 估计 RNA 速率

此教程展示了使用scVelo分析存储在Seurat对象中的RNA速率值。

Seurat_Satija·2021-07-08 09:37

单细胞笔记2-inferCNV的使用

引言之前我做inferCNV都是仅仅出一张图，肉眼验证一下Seurat分群是否正确，没有利用其中间产生的大量有意义的文件。

江湾青年·2021-06-30 15:35

Seurat Weekly NO.12 ||205页的教程

天子呼来不上船，自称臣是菜鸟团。在这里，和国际同行一起学习单细胞数据分析。SeuratV4的教程页面做了全面的改进，用pkgdown构建了新的教程体系：可以说是从其开发团队独立出来了，但是他们依然十分热心地在Github上耐心地回复着来自全球用户的问题，尽管很多问题都可以通过检索得到答案。GitHub上的Issues列表已经4k多了。还是建议大家在学习的时候，直接打开官网教程，不要copy不知道哪

周运来就是我·2021-06-27 09:59

Seurat3 学习笔记

参考：1.第六章scRNA-seq数据分析2.初生牛犊--模仿cellresearch(IF17+)文章的一张图3.Seurat包学习笔记（一）：GuidedClusteringTutorial4.2019

caokai001·2021-06-26 23:22

Seurat的单细胞免疫组库分析来了！

使用Seurat进行单细胞VDJ免疫分析NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析

生信宝典·2021-06-24 18:47

一个R包玩转单细胞免疫组库分析，还能与Seurat无缝对接

在介绍clonotypr(https://github.com/mattfemia/clonotypr)包之前，我们需要先去解决几个问题：（1）为什么要进行单细胞免疫组库的分析？应用方向一：探索肿瘤免疫微环境，辅助免疫治疗。每个人都拥有一个自己的适应性免疫组库，TCR和BCR通过基因重组和体细胞突变取得多样性，使得我们身体可以识别和抵御各种内部和外部的入侵者。而肿瘤的发生往往躲避了人体T淋巴细胞而

生信宝典·2021-06-24 15:21

Seurat Weekly NO.0 || 开刊词

作为纪念开个专栏：每周精选Seurat社区有趣的问答以飨国内Seurat的用户。为什么要做这个事情呢？

周运来就是我·2021-06-24 11:47

2021-05-26 单细胞分析之harmony与Seurat

参考：生信会客厅harmony原理Harmony需要输入低维空间的坐标值（embedding），一般使用PCA的降维结果。Harmony导入PCA的降维数据后，会采用softk-meansclustering算法将细胞聚类。常用的聚类算法仅考虑细胞在低维空间的距离，但是softclustering算法会考虑我们提供的校正因素。这就好比我们的高考加分制度，小明高考成绩本来达不到A大学的录取分数线，但

学习生信的小兔子·2021-06-23 14:57

ScorpioGirl的单细胞学习笔记汇总

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

ScorpioGirll·2021-06-23 11:45

Seurat(v4)官方教程 | Introduction to scRNA-seq integration

Compiled:March18,2021Source:vignettes/integration_introduction.Rmd教程来源：https://satijalab.org/seurat/articles

ScorpioGirll·2021-06-23 06:50

你到底想要什么样的umap/tsne图？

随着生物学背景知识的增加，单细胞图谱的可视化直接用10X的Loup或者seurat的Dimplot函数直接绘制的umap/tsne图往往很难达到要求了，这就要求我们提高绘图技能。

周运来就是我·2021-06-23 04:02

实验记录5：.h5文件解析为.tsv和.mtx格式

这篇主要针对Seurat包装不上hdf5r包的bug而无法使用Read10X_h5这个函数的读者。

MC学公卫·2021-06-21 11:32

盲人摸象--single cell sequencing的Seurat学习--详细版

只有下水才会学会游泳，今天我想下水了。首先本人对单细胞测序数据的处理一无所知，但看过一些单细胞测序的文章，有一些R语言基础和跑过一些RNA-seq上游分析的经验，流程是跑过但debug是全不会。框架1.单细胞样本的准备：无论是哪种生信数据分析都非常依赖于良好的测序数据。这里的良好不仅仅是建库和测序整个过程的良好质控。事实上，测序业务已经愈发成熟，主要建库合格，数据的QC基本上都不会差。那么作为一个

冻春卷·2021-06-21 07:55

Seurat包学习笔记（一）：Guided Clustering Tutorial

SeuratisanRpackagedesignedforQC,analysis,andexplorationofsingle-cellRNA-seqdata.Seurataimstoenableuserstoidentifyandinterpretsourcesofheterogeneityfromsingle-celltranscriptomicmeasurements,andtointegr

Davey1220·2021-06-21 03:50

10X单细胞（空间转录组）数据整合分析批次矫正之liger

各位童鞋，大家好，又到周一了，今天我们来分享一下一个批次矫正的方法-----liger，在这个之前呢，我分享过Seurat多样本整合去批次的原理，文章在Seurat包其中的FindIntegrationAnchors

艾文燕君·2021-06-20 08:42

单细胞数据分析神器——Seurat

近年来，单细胞技术日益火热，并且有着愈演愈烈的趋势。在2015年至2017年，甚至对某细胞群体或组织进行单细胞测序，解析其细胞成分就能发一篇CNS级别的文章。近两三年，单细胞技术从最开始的基因组，转录组测序，发展成现在的单细胞DNA甲基化，单细胞ATAC-seq等等。测序手段也从早期的10XGenomics、Drop-seq等，发展为现在的多种多样个性化的方法。研究内容更不仅仅局限于解析细胞群体的

呆呆聊生信·2021-06-20 07:03

批次效应

目前我们常用的Seurat包有一定的去除批次效应的能力，但是批次效应目前仍然是大数据分析的一个难题。

艾文燕君·2021-06-19 08:51

2021-06-16 PBMC入门与sctransform

参考：公众号：生信会客厅library(Seurat)library(tidyverse)library(patchwork)#下载并解压数据dir.create("Vignette01")download.file

学习生信的小兔子·2021-06-17 22:58

Seurat Weekly NO.14 || 读源码解决实际问题

天子呼来不上船，自称臣是菜鸟团。在这里，和国际同行一起学习单细胞数据分析。我今天并没有敲满100行代码，以至于我在写这篇文章的时候都有点不好意思了。要读/写长代码的想法脑海里轮回了很久了，哪来的时间呢？写吧。我们为什么要学习长代码?对大学毕业才开始学习一门语言的人来讲，学习基本概念并不是一件难事。Perl语言，听过吧，有那么多的操作符和参数，在不和C语言来比较的前提下，这并不是一个顺从人类本能的语

周运来就是我·2021-06-14 01:00

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·2021-06-13 19:10

单细胞转录组数据分析||Seurat新版教程:New data visualization methods in v3.0

编者按：本文介绍了新版Seurat在数据可视化方面的新功能。主要是进一步加强与ggplot2语法的兼容性，支持交互操作。

周运来就是我·2021-06-12 18:58

Seurat使用教程（v3.0）

Seurat使用教程（v3.0）Seurat是一个分析单细胞转录组数据的R包，用于QC，分析和探索单细胞RNA-seq数据，相关资料如下：参考教程测试数据具体流程如下：graphTDA[安装Seurat

xianmao123·2021-06-11 14:20

提取修改scanpy源码，实现单细胞横向堆叠小提琴图

scanpy中的单细胞堆叠小提琴图一般是纵向的，每一行代表一个亚群，每一列代表一个基因：我们经常从单细胞文章里看到这种横向的小提琴图很美观，无论Seurat还是scanpy都没有办法直接实现我打算自己实现它

seqyuan·2021-06-09 08:30

Seurat官方教程 | pbmc3k_tutorial最新版

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

ScorpioGirll·2021-06-09 05:25

单细胞分析实录(15): 基于monocle2的拟时序分析

在做拟时序之前，最好先跑完seurat标准流程，并注释好细胞类型。我这里使用的

TOP生物信息·2021-06-07 00:14

linux学习100篇25: linux -R包安装--Seurat

Seurat_·2021-05-27 10:30

2021-05-23 Seurat包学习笔记2 Integration and Label Transfer

参考：公众号：[bioinfomics](javascript:void(0);)Seurat3可以对多个单细胞测序数据集进行整合分析，这些方法可以对来自不同的个体、实验条件、测序技术甚至物种中收集来的数据进行整合

学习生信的小兔子·2021-05-23 22:37

单细胞分析seurat包学习笔记2

不同数据集联合分析选择了通过四种技术产生的人胰岛细胞数据集：CelSeq（GSE81076)CelSeq2（GSE85241），FluidigmC1（GSE86469）和SMART-Seq2（E-MTAB-5061）。我们在此处(数据)提供组合的原始数据矩阵和相关的元数据文件以便开始。数据集预处理加载表达式矩阵和元数据。元数据文件包含四个数据集中每个单元格的技术（tech列）和单元格类型注释（ce

麒麟991·2021-05-19 08:36

单细胞转录组学习笔记-17-用Seurat包分析文章数据

刘小泽写于19.8.20-第三单元第十讲：使用Seurat包(2、3版本)笔记目的：根据生信技能树的单细胞转录组课程探索smart-seq2技术相关的分析技术课程链接在：http://jm.grazy.cn

刘小泽·2021-05-10 18:24

Seurat：Integrating stimulated vs. control PBMC datasets to learn cell-type specific responses

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

五谷吃不完了·2021-05-09 15:04

scRNA-seq数据分析 || Monocle3

同系列文章：sc-RAN-seq数据分析||Seurat新版教程:GuidedClusteringTutorialsc-RAN-seq数据分析||Seurat新版教程:Integratingdatasetstolearncell-typespecificresponsessc-RAN-seq

周运来就是我·2021-04-24 13:20

单细胞小提琴图+箱型图

R的Seurat包中就有一个函数叫VlnPlot，专门用来画小提琴图的。我们来看看这个函数的参数和使用方法我们用Seurat单细胞绘图函数DimHeatmap中的数据来举个例子。

生信交流平台·2021-04-18 19:06

几个scRNA找高变异基因（HVGs）的方法

刘小泽写于19.9.10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

刘小泽·2021-04-17 19:10

「热图」ComplexHeatmap展示单细胞聚类

实用Seurat自带的热图函数DoHeatmap绘制的热图，感觉有点不上档次，于是我尝试使用ComplexHeatmap这个R包来对结果进行展示。

xuzhougeng·2021-04-17 18:40

推荐频道

seurat