seurat

空间转录组

空转写在前面一些概念下载数据三级目录写在前面尝试尝试理解空转参考：1.Seurat空间转录组分析（一）数据读入：https://mp.weixin.qq.com/s/06qiP4_yE8UOvXt4eP6org
愿航·2023-12-24 17:37

02.取细胞子集后的Seurat标准流程（简洁版）

在项目取子集后，需要对所取细胞子集进行重新聚类分群，这里提供简洁的流程代码。sce<-NormalizeData(sce,normalization.method="LogNormalize",scale.factor=1e4)sce<-FindVariableFeatures(sce,selection.method='vst',nfeatures=2000)sce[["percent.mt"]
科研小徐·2023-12-21 07:29

Seurat用自定义的 cell type 做差异表达

通常情况下，按照Seurat的流程，对于研究单细胞数据差异表达会用“聚类”的结果，再利用FindMarkers函数找到不同类别的差异表达基因。
Janine_1991·2023-12-21 01:19

UMAP图上同时展示多个marker基因

image首先，Seurat中的FeaturePlot函数能够完成两种marker的组合，但是不能超过两个，否则报错！
KS科研分享与服务·2023-12-19 21:26

使用Seurat找高变异基因（HVGs）

参考：Seurat官网：https://satijalab.org/seurat/v3.2/pbmc3k_tutorial.html来自生信星球刘小泽的个人博客：https://www.jieandze1314
BINBINCC·2023-12-19 21:17

《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 6

这次介绍的是10XGenomics的数据分析数据读取#构建Seurat对象library(Seurat)library(dplyr)#读取PeripheralBloodMononuclearCells(
小潤澤·2023-12-16 19:44

Linux/Mac/Windows的Rstudio安装Python模块总报错，怎么破？

刘小泽写于19.8.23最近经常遇到在Rstudio中安装Python出错的问题，比如Seurat、Monocle都需要用到Python的模块，搜索并探索了一下：https://cran.r-project.org
刘小泽·2023-12-16 17:03

Seurat Weekly NO.17 || 一个R包的CNS之路

seurat发展历史，cns之路在单细胞数据分析中，特别是对初学者来说，Seurat是一个教科书级别的工具。
周运来就是我·2023-12-16 10:16

使用monocle 2进行拟时序分析

monocle做拟时序分析首先要构建CDS需要3个矩阵：expr.matrix、pd、fd，其次将Seurat中的对象转换为monocle识别的对象。
Seurat_Satija·2023-12-15 05:23

单细胞个性化细胞注释

欢迎回看～单细胞直播一理解seurat数据结构与pbmc处理流程单细胞直播二从GSE104154中理解seurat结构单细胞直播三seurat数据结构与数据可视化本期主要内容本期指哪打哪，自己选定细胞，
生信小博士·2023-12-06 19:20

03.查看不同粒度下的分群走向

rm(list=ls())library(Seurat)#devtools::install_github('satijalab/seurat-data')library(SeuratData)library
科研小徐·2023-12-02 20:56

2023-11-28-直播单细胞图表美化-seurat数据结构 featureplot dotplot vlnplot

单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot，DotPlot，VlnPlot和DoHeatmap几种，Seurat中均可以很简单的实现，但是文献中的图大多会精美很多。
生信小博士·2023-12-02 17:19

一文掌握seurat的umap新姿势，定制你的UMAP图

大家好，欢迎来到单细胞图片美化专辑！本文ump图，大致有四种中，欢迎个性化定制。目录：1#1将坐标轴进行缩放2#2给umap添加圆圈3#3.1美化标签3#3.2配色调整4#4我认为最美umap图首先读取seruat官网的pbmc示例数据，待画个性umap图aths(c("/home/data/t040413/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2","/home/dat
生信小博士·2023-12-01 23:07

细分亚群后注释重命名

mac.inno.xls")View(mac_inno)mac_inno<-as.data.frame(mac_inno)colnames(mac_inno)[email protected]$seurat_clusters
一只小脑斧·2023-12-01 22:05

Seurat24节气之10夏至---整合方法merge()与IntegrateData()

同时单细胞也不再是单样本单物种单器官的技术，往往会用到多样本整合分析的技术，这方面Seurat团队是最值得关注的。
Seurat_·2023-12-01 12:48

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

https://satijalab.org/seurat/articles/integration_introduction.htmlhttps://blog.csdn.net/zengwanqin/article
生信小博士·2023-11-30 16:27

R语言rhdf5读写hdf5文件(.h5)展示文件组织结构和数据索引

（注：在Seurat包中有现成的函数Seurat::Re
Nh_code·2023-11-30 08:19

Linux 下用R语言打开hdf5(.h5)文件异常的解决方案

6月10日从GEO数据库下载了作者上传的表达矩阵h5格式文件，需用从中提取出表达矩阵然后重构Seurat分析对象；该exp_matrix.hdf5文件在我的Window系统上，可以通过rhdf5::H5Fopen
Nh_code·2023-11-30 08:19

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

更多内容请访问个人公众号---KS科研分享与服务---接上节（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）。
KS科研分享与服务·2023-11-30 02:34

2021-05-16 scRNA基础分析：差异基因富集分析

此前的分析我们按转录特征把细胞分成了很多类别，例如seurat聚类分析得到的按cluster分类，singleR分析得到的按细胞类型分类，monocle分析得到的按拟时状态（state）分类。
学习生信的小兔子·2023-11-28 18:03

Seurat Tutorial 1：标准分析流程，基于 PBMC 3K 数据集

目录1设置Seurat对象2标准预处理工作流程2.1QC和选择细胞进行进一步分析3数据归一化4识别高变特征（特征选择）5标准化数据6执行线性降维7确定数据集的维度8细胞聚类9运行非线性降维(UMAP/tSNE
生信小博士·2023-11-27 02:09

1.如何修改seruat对象的行名 2.FeaturePlot如何把所有阳性表达的spot放到图的前面

本有解决标题中的两个问题1.答案是修改不了，不如重新制作一个seurat对象。
生信小博士·2023-11-27 02:39

单细胞seurat入门—— 从原始数据到表达矩阵

根据所使用的建库方法，单细胞的RNA序列（也称为读取（reads）或标签（tags））将从转录本的3'端（或5'端）（10XGenomics，CEL-seq2，Drop-seq，inDrops）或全长转录本（Smart-seq）获得。图片来源：PapalexiEandSatijaR.Single-cellRNAsequencingtoexploreimmunecellheterogeneity,N
生信小博士·2023-11-27 02:06

单细胞多样本整合之harmony

GSE1175701.下载和读取数据rm(list=ls())library(stringr)library(Seurat)library(dplyr)f=dir("GSE117570_RAW/");f
小洁忘了怎么分身·2023-11-24 09:46

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（二）：数据降维可视化

#加载所需的R包suppressPackageStartupMessages({library(Seurat)library(cowplot)library(ggplot2)library(scran)
Davey1220·2023-11-24 01:30

单细胞36计之18擒贼擒王---单细胞与空间转录组整合

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_hippoca
Seurat_Satija·2023-11-23 05:41

跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类

数据合并之后，就需要跑标准的Seurat分析流程了。在《cell》文章中，作者还计算了细胞周期评分，因为我们收集到的细胞可能处于不同的分裂时期，所以看周期是很有必要的，尤其是针对具体的研究目的。
KS科研分享与服务·2023-11-22 15:15

空间组数据和单细胞数据的相关性分析（Seurat）2022-05-20

相似关键词单细胞数据集相关性分析空间组与单细胞数据集相关性分析空间组数据集相关性分析适用背景近年来，单细胞转录组测序异常火爆，而与其类似的空间转录组测序很有可能成为下一个风口。但是两者还是存在比较明显的区别的，单细胞数据的研究分辨率在全细胞或细胞核，而空间组数据则可以从多个细胞到亚细胞的水平，只不过如今空间组技术还存在较多缺陷，例如mRNA捕获率低等问题，两者各有优劣，具有一定的可比性，毕竟它们本
黄甫一·2023-11-21 19:47

生信学习之通路富集二（通路打分）

AnhighlightedblockSys.setenv(LANGUAGE="en")##禁止转化为因子options(stringsAsFactors=FALSE)##清空环境rm(list=ls())###加载所需要的包library(Seurat
coffeeii·2023-11-19 15:15

用Seurat做RNA Velocity

介绍：https://www.jianshu.com/p/63071b368be5安装：注意：velocyto需要python版本>=3.6.0gitclonehttps://github.com/velocyto-team/velocyto.py.gitcdvelocyto.pypipinstall-e.#notethetrailingdot其他安装方式https://velocyto.org/
生信编程日常·2023-11-19 06:01

Scillus——提高scRNA-seq数据的处理和可视化(三)

至于color_by参数，默认情况下，这个函数会给不同的"seurat_clusters"上色，并且它可以被修改为metad
denghb001·2023-11-19 03:53

SeuratData包里pbmc3k数据集下载老失败的解决方案

详细如下：#从github上安装SeuratData包devtools::install_github('satijalab/seurat-d
慎终君·2023-11-15 05:58

Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程（二）——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·2023-11-08 08:55

scRNA的3大R包对比

刘小泽写于19.9.3字虽然少，都是干货用法Seurat2.xSeurat3.xScaterMonocle2.xMonocle3.x创建R包要求的对象CreateSeuratObject()函数不变，参数取消了
刘小泽·2023-11-05 19:50

封装函数-用R包Seurat跑单套数据

呜呜最近发现我工作效率低的一个原因就是重复性工作没有流程化，一气之下，把seurat分析单套数据的流程封装了起来，步骤包含数据质控、数据标准化、聚类以及初步的细胞类型鉴定。
Aji·2023-11-03 13:04

seurat-PrepSCTFindMarkers源码解析

前几天，将服务器的seurat包升级到4.1.0版本，在跑单细胞转录组流程的时候发现在FindAllMarkers步骤报错，想细究下原因。
whitebird·2023-11-03 03:32

单细胞基础分析之多样本整合篇

避免因为批次引发的错误判断，为了解决批次问题，目前已经有了很多的分析手段，其中有scanpy整合分析用到的bbknn，也有liger[1]整合分析用到的iNMF，而本篇中重点介绍的，就是目前最为常用的两种方法，Seurat
单细胞空间交响乐·2023-11-03 02:07

向Seurat对象添加降维对象

目前手上有一个Seurat对象文件，但是不知道具体的降维参数是什么，做不出好看的UMAP图。但是手上有分得开的umap坐标文件，尝试给seurat对象添加umap坐标信息。
Bioinfoer·2023-11-03 01:52

R中seurat包DimPlot如何根据不同的resolution画图

DimPlot(b,reduction="umap",label=TRUE,group.by="RNA_snn_res.0.4")还可以根据ident画图等等
小羊小羊，遇事不难·2023-11-03 01:22

基于Seurat包对标签进行修改

基于Seurat包对标签进行修改便于绘制图片和进行分析mydata<-RunPCA(mydata,assay="SCT",verbose=FALSE)mydata<-FindNeighbors(mydata
计算机程序爱好者·2023-11-03 01:48

seurat提取表达矩阵_Seurat

library(dplyr)library(Seurat)#10X的数据可以使用Read10X这个函数，会返回一个UMIcount矩阵，其中的每个值表示每个基因(行)在每个细胞(列)的分子数量pbmc.data
weixin_39628551·2023-11-03 01:48

seurat对象处理 找锚点

在找锚点合并之前，需要把每个seurat对象的细胞名改变成唯一getwd()#改名字#教程地址#https://cloud.tencent.com/developer/article/1697249#https
生信小博士·2023-11-03 01:46

loupe的空转变成seurat中的对象

sio2_7_exp%RunUMAP(reduction="harmony",dims=1:30)%>%RunTSNE(reduction="harmony",dims=1:30)%>%FindNeighbors(reduction="harmony",dims=1:30)grep(pattern='1_1',colnames(d.all))colnames(d.all)colnames(All)
生信小博士·2023-11-03 01:16

ggplot画 ump 和tsne 从seurat中使用addmodule得到的umap 使用ggplot画图

ggplot画ump和tsne从seurat中使用addmodule得到的umap使用ggplot画图subset_datainflammatory_gene=read.xlsx(“G:/silicosis
生信小博士·2023-11-03 01:15

ggplot画梯度颜色图 不同颜色 对seurat的细胞类型进行inflammatory 炎症打分 addmodule

ggplot画梯度颜色图不同颜色对seurat的细胞类型进行inflammatory炎症打分addmodule炎症基因从https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/genesets.jsp
生信小博士·2023-11-03 01:15

6_ggplot可视化addmodule得到的炎症评分自己选择颜色 自定义更改显示的颜色 seurat得到的单细胞数据

自定义更改显示的颜色library(Hmisc)library(patchwork)library(ggplot2)library(ggalluvial)library(svglite)library(Seurat
生信小博士·2023-11-03 01:15

Seurat 对象的构建和信息提取

文章目录从CellRanger输出构建从h5文件构建从表达矩阵构建read10x函数报错，手动根据三个文件构建表达矩阵Crea批量构建seurat对象对Seurat对象的理解和信息提取dgCMatrix
All_Will_Be_Fine噻·2023-11-03 01:11

利用 ggplot2 绘制 Seurat 对象中的 tSNE 或 UMAP 图

Seurat软件自带的绘图函数DimPlot虽然也提供了一些参数来供我们调整图形，但有时仍然有些你希望的功能不太容易实现，比如将细胞聚类分成三组，每一组是一种颜色，利用DimPlot就不容易实现（步骤比较繁琐
klcola·2023-11-03 01:40

seurat对象转为h5ad

1.先在R中将seurat对象转存为loom格式library(Seurat)library(loomR)#读入seurat对象seurat.objsdata.loom<-as.loom(x=seurat.obj
LinzyLee·2023-11-03 01:09

Seurat对象数据结构整理-1

#Seurat对象中的Assay:RNA数据槽：@counts:未作任何处理的原始RNA表达矩阵。
Nh_code·2023-11-03 01:06
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