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Seurat4.0系列教程22：空间转录组的分析、可视化与整合

Seurat4.0系列教程告一段落，但这决不是终点。这个系列教程是给大家打开一扇窗，让大家知道Seurat4.0有这些功能可用，少走弯路。后续还要自己深入研究。学，然后知不足。加油吧！少年！

Seurat_Satija·2023-04-05 03:21

SCENIC/pySCENIC结果可视化 2022-11-08

本篇可视化主要分成三个部分：1、常规热图2、基于Seurat对象作图3、网络图4、plotRSS气泡图SCENIC/pySCENIC结果具体展示什么呢？

黄甫一·2023-04-04 16:05

Seurat4.0系列教程6：常用命令

Seurat标准流程标准Seurat工作流采用原始的单细胞表达数据，旨在数据中查找clusters。

Seurat_Satija·2023-04-04 15:14

Seurat4.0系列教程16：多模式参考映射注释细胞

此教程介绍了将查询数据集映射到参考数据集的过程。在此示例中，我们映射了10XGenomics的（2，700个PBMC）的scRNA-seq数据集，到我们最近发表的CITE-seq参考的162，000PBMC，使用了228种抗体。我们选择这个例子来演示由参考数据集指导的监督分析如何有助于列举在无监督的分析中难以找到的细胞状态。在第二个例子中，我们演示了如何从不同个体中人类的BMNC数据集进行连续映射

Seurat_Satija·2023-04-04 09:22

单细胞转录组之使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析

1.CellChat对象的创建、处理及初始化1.1使用Seurat对象创建CellChat对象1.2使用表达矩阵创建CellChat对象1.3设置配体受体交互数据库1.4表达数据的预处理2.细胞通信网络推断

青青青山·2023-04-04 07:17

cellchat-与其他单细胞分析工具的接口

与其他单细胞分析工具包的接口从Seurat或SingleCellExperiment对象创建CellChat对象在单单元格对象之间转换（Seurat，SingleCellExperiment和andata

Seurat_Satija·2023-04-04 06:43

Seurat4.0系列教程10：降维

加载数据此教程演示了如何存储和与交互Seurat中的降维信息。为了演示目的，我们将使用通过SeuratData包提供的2，700个PBMC对象。

Seurat_Satija·2023-04-04 03:37

Seurat4.0系列教程8：细胞周期评分和回归分析

library(Seurat)#ReadintheexpressionmatrixThefirstrowisaheaderrow,thefirstcolumni

Seurat_·2023-04-03 21:40

Seurat官方教程

今天要做的是seurat的3000PBMC的分析。(https://www.bilibili.com/video/BV14q4y1J7MS?

oceanandshore·2023-04-03 10:10

seurat-NormalizeData()源码解析

年底复盘，发现很多知识点理解并不深入，想对这些不清晰的知识点重新梳理一下。一、NormalizeData()归一化考虑到文库测序深度的影响，我们需要对单细胞counts矩阵数据进行归一化处理。NormalizeData()默认方式是LogNormalize，其他方法有CLR，RC，详细说明详见链接。LogNormalize:每个细胞的特征计数除以该细胞的总计数并乘以scale.factor。然后使

whitebird·2023-04-03 08:58

认识单细胞分析中的各种数据结构

作者：椰子糖审稿：童蒙编辑：amethyst单细胞分析世界里数据结构多种多样，主流的四种数据结构分别是Bioconductor主导的SingleCellExperiment，Seurat中的SeuratObject

生信阿拉丁·2023-04-03 04:59

用Harmony整合单细胞数据并用LISI评估整合效果

exprs_raw%lapply(readRDS)%>%purrr::reduce(Matrix::cbind2)首先简单跑一遍Seurat并

夜凉如水中·2023-04-03 03:18

infercnv运行测试10--1300细胞2h

1300细胞运行2h>rm(list=ls())>options(stringsAsFactors=F)>library(Seurat)>library(ggplot2)>library(infercnv

Seurat_Satija·2023-04-03 00:33

单细胞测序文章图表复现02—Seurat标准流程之聚类分群

本文是参考学习CNS图表复现02—Seurat标准流程之聚类分群的学习笔记。可能根据学习情况有所改动。今天讲解第二步：完成Seurat标准流程之聚类分群。

Seurat_·2023-04-02 18:03

单细胞测序分析: Seurat V3联合harmony进行单细胞数据整合分析

HarmonyintegratesspatiallyresolvedtranscriptomicwithdissociatedscRNAseqdatasets#R包导入library(Seurat)library

JeremyL·2023-04-02 12:52

linux学习100篇9：Seurat安装1

ERROR:dependencies'httr','plotly','uwot'arenotavailableforpackage'Seurat'*removing'/usr/local/lib/R/site-library

Seurat_Satija·2023-04-02 09:21

空间转录组第六讲：数据预处理、降维、聚类（seurat）

今天来介绍一下怎么利用SpaceRanger的结果文件进行后续分析，这里主要使用Seurat在进行下游分析。

邓老师呦·2023-04-02 08:17

2021-12-24 单细胞入门

Seurat应用笔记数据为Seurat官网示范数据library(Seurat)library(dplyr)library(magrittr)每次重新进入R都要重新library包每次得到什么中间结果可以

杨ZH·2023-04-02 04:55

Seurat4.0系列教程12：大数据集整合的方法

对于非常大的数据集，标准工作流程有时可能计算成本高得令人望而却步。在此工作流程中，我们可采用如下两种方法提高效率和运行时间：互惠PCA（RPCA）基于参考的整合主要的效率改进是使用了FindIntegrationAnchors()。首先，我们使用互惠PCA（RPCA）而不是CCA来寻找锚点。在使用互惠的PCA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，并根据相同的邻近要

Seurat_Satija·2023-04-02 01:10

Seurat24节气之21大雪---vars.to.regress = "percent.mt"排除线粒体基因

在其中，Seuratv2我们还使用该[ScaleData()](https://satijalab.org/seurat/reference/ScaleData.html)函数从单像元数据集中删除不需要的变异来源

Seurat_·2023-04-01 10:58

Seurat4.0系列教程15：映射和注释查询数据集

单细胞参考映射简介在此教程中，我们首先构建一个整合的参考集，然后演示如何利用此参考集来注释新的查询数据集。生成参考集可以参考该文中详细流程。生成后，此参考集可用于通过细胞类型标签转移和将查询细胞投影到参考集UMAP等任务来分析其他查询数据集。值得注意的是，这不需要校正基础原始查询数据，因此，如果提供高质量的参考集，则可以成为高效的策略。数据集预处理为了演示，我们选择了通过四种技术（CelSeq（G

Seurat_Satija·2023-04-01 07:59

Harmony整合单细胞数

Seurat结合Harmony的整合流程参考：单细胞测序分析:SeuratV3联合harmony进行单细胞数据整合分析2021-07-21harmony整合不同平台的单细胞数据方法1使用Harmony之前

oceanandshore·2023-03-31 17:03

R-Seurat单细胞数据分析流程

Seuratstandardpipeline创建Seurat对象质控Normalization特征选择数据缩放线性降维维数选择细胞聚类非线性降维（UMAP/tSNE）鉴定差异表达特征（clustermarkers

尘世中一个迷途小书僮·2023-03-31 14:15

【单细胞分析】换个姿势标准化单细胞数据

对于常规的群体RNA分析而言，各种软件包也有相应的标准化方式，基因的定量也有RPKM，TPM等标准化指标，单细胞数据对标准化的要求更高，本篇文章主要介绍新的标准化方法sctransform，他可以应用到Seurat

基因侦探·2023-03-30 23:57

Seurat2 FeaturePlot主题调整

对SeuratV2FeaturePlot画出的点图进行theme调整plot.list<-FeaturePlot(lung.integrated,features.plot=c("Cxcl1","Cxcl10","Cxcl16",'Il6','Tnf','Il1a','Il1b'),min.cutoff="q9",cols.use=c('lightgray','red3'),pt.size=0.5

yingyonghui·2023-03-30 04:27

要解决问题2022.04.05

1、多样本读取与创建对象参考:Seurat包之导入单细胞数据方式汇总SingleCellExperiment数据结构Seurat包合并多个单细胞样本*2022-01-17多个样本单细胞分析流程*单细胞转录组高级分析一

oceanandshore·2023-03-30 03:12

实验记录1：安装Cellranger与Seurat，下载数据

2018-9-21梗概安装单细胞测序数据处理软件Cellranger安装R包Seurat下载cellranger参考数据Humanreference(GRCh38)dataset与HumanCellAlters

MC学公卫·2023-03-29 02:27

利用scanpy进行数据归一化

使用的是简单的线性回归模型，同seurat的regressOut类似，然而，在某些情况下需要注意，可以参见：https://github.com/theislab/scanpy/issues/526对于不同的数据

生信阿拉丁·2023-03-28 05:26

R Seurat subset 报错 Errors "No cells found"

参考:https://github.com/satijalab/seurat/issues/1511好久没更新了，进来发现呜呜有一个关注和一个点赞，实在太随意的更新，还能有人喜欢和点赞，感动！！

Aji·2023-03-26 23:40

seurat对象中gene symbol的替换（自定义R包）

我们在处理seurat对象的时候经常会发现R对象会自动把我们的genesymbol给替换掉，比如所有的下划线被替换成了短横线。

myshu·2023-03-26 15:45

Seurat包------标准流程

Seurat官网上详细的指导完全可以满足Seurat包初级使用。不过该网站是英文的，为了方便大家迅速上手，我来走一遍标准流程。我用的是Windows10,R4.0。

XIAO油菜花·2023-03-25 18:33

10x数据热图绘制之指定图例上下限

看起来不统一”我改~也就是一个修改刻度~然后~然后我就后悔了~漫漫Debug路第一次尝试Seurat包里面热图，用的是ggplot2绘制的，一般处理这种问题，只要获取对象后

dasdadf·2023-03-22 12:24

单细胞数据的导入与质控 - Seurat

######################################题目：单细胞数据的导入与质控-Seurat语言：RAuthor:YQ#############################

RachaelRiggs·2023-03-21 17:04

2022-02-28 比昨天冷一点

因为昨天看了seurat教程，所以早上决定重新试试实现

泥融飞燕子·2023-03-21 16:38

seurat3的整合与标签转换

SetuptheSeuratObjectForthistutorial,wewillbeanalyzingtheadatasetofPeripheralBloodMononuclearCells(PBMC)freelyavailablefrom10XGenomics.Thereare2,700singlecellsthatweresequencedontheIlluminaNextSeq500.T

Evil_Genius·2023-03-21 06:39

单细胞测序（sc-RNA seq）分析：Seurat4.0系列教程、高级分析、文章复现

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·2023-03-21 03:46

单细胞转录组测序分析--再说Seurat

上期我们讲了使用Seurat分析单个样本，那么2个或多个样本的分析会有哪些不同呢？单细胞转录组数据中一个重要的问题就在于批次效应，任何一个试验步骤都容易带来批次效应，多个样本的比较分析更甚。

HOLLYxiao·2023-03-20 14:15

Seurat进行单细胞VDJ免疫分析

bioshare.bioinformatics.ucdavis.edu/bioshare/download/iimg5mz77whzzqc/vdj_v1_mm_balbc_pbmc.zip"）library(Seurat

nvzhang·2023-03-20 03:03

DoHeatmap 调整热图颜色

[参考链接](https://github.com/satijalab/seurat/issues/1048)library(Seurat)library(ggplot2)pbmc<-readRDS

Zee_李海海·2023-03-19 09:38

scTE -10X Genomic RNA-seq 定量Transposable Element

关键词：TransposableElement；ERV内源性反转录病毒；单细胞测序分析；Seurat；scTE。

Ternq8·2023-03-18 10:33

单细胞组学系列学习笔记

image.pngimageimagescRNA-seq数据分析Seurat包学习笔记Seurat包学习笔记（一）：GuidedClusteringTutorialSeurat包学习笔记（二）：IntegrationandLabelTransferSeurat

Davey1220·2023-03-17 17:38

10X单细胞scanpy bbknn算法做多样本，不同批次整合

参考：http://events.jianshu.io/p/d855ee1a121fscanpy做10X单细胞多样本整合与Seurat差别比较大，很多学者喜欢使用seurat来进行整合，但实际情况是基于

云养江停·2023-03-17 14:31

Cell Ranger教程资料整理（初）

1使用cellranger拆分10X单细胞转录组原始数据比较详细，从头开始讲的2实验记录1：安装Cellranger与Seurat，下载数据3实验记录2：Cellranger整理fastq数据为表达矩阵

只唱情歌看不到·2023-03-14 08:17

scRepertorie+Seurat

ref:https://ncborcherding.github.io/vignettes/vignette.html#6_Interacting_with_Seuratdata:download.file("https://bioshare.bioinformatics.ucdavis.edu/bioshare/download/iimg5mz77whzzqc/vdj_v1_mm_balbc_p

nvzhang·2023-03-14 03:34

SPOTlight || 用NMF解卷积空间表达数据

Giotto||空间表达数据分析工具箱Seurat新版教程：分析空间转录组数据单细胞转录组数据分析||scanpy教程：空间转录组数据分析10XVisium:空间转录组样本制备到数据分析空间信息在空间转录组中的运用定量免疫浸润在单细胞研究中的应用

周运来就是我·2023-03-13 10:32

关于文集《Single_Cell》拆分的说明

其主要内容有：Seurat教程scanpy教程空间数据分析免疫组库数据分析细胞通讯细胞类型鉴定公开课的ppt（以及其他单细胞课件）ATAC相关10X文档综述文章个人写的《XXX在单细胞数据分析中的应用》

周运来就是我·2023-03-13 07:58

答读者问(6)：单细胞TPM矩阵如何分析？

问题一、有的文章只提供TPM的单细胞表达矩阵，可以用seurat分析吗？二、分析流程和用count矩阵有什么不同？三、10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？

TOP生物信息·2023-03-11 16:12

Seurat中默认颜色配方提取

分析时候遇到一个问题就是Seurat中DimPlot中画聚类图时候的颜色配方该怎么去提取。

Aji·2023-03-11 07:41

Giotto|| 空间表达数据分析工具箱

Seurat新版教程：分析空间转录组数据单细胞转录组数据分析||scanpy教程：空间转录组数据分析10XVisium:空间转录组样本制备到数据分析空间信息在空间转录组中的运用Giotto,atoolboxforintegrativeanalysisandvisualizationofspatialexpressiondata

周运来就是我·2023-03-11 00:46

10X单细胞转录组与10X单细胞ATAC联合分析之Seurat

hello，大家好，这是第一次和大家分享有关10X单细胞和10XATAC的联合分析，我们这一次来深入看一下10X单细胞和10XATAC的联合分析方法（Seurat）。

Evil_Genius·2023-03-10 12:19

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