单细胞RNA-seq很大的特点是数据量大，数据噪声高。因此在对一些特别小的类群进行分析，或者增加数据量降噪的情况下，我们往往需要将多个单细胞RNA-seq的数据集整合起来，这些数据集可能来自不同的研究...

NicheNet简介 分析原理 大多数细胞通讯的分析方法主要依据公共数据库的配体-受体配对关系，以及配体、受体在细胞亚群的表达情况来推断细胞之间发生了哪些通讯关系，但是配体-受体相互作用如何导致受体细...

在上一期的《单细胞轨迹分析知多少--拟时间分析比较》中我们介绍了45种单细胞轨迹推断分析软件方法在以下4个方面的比较： 准确性 可扩展性 稳定性 可用性 得出了几项重要结论： 轨迹推断（TI，traj...

Garnett简介 分析原理 Garnett使用人工定义的marker基因信息来选择细胞，然后基于这些细胞使用弹性网络回归（elastic-net regression）的机器学习算法训练分类器。分类...

文章 这是一篇2017发表在Genome Medicine上的文章A practical guide to single-cell RNA-sequencing for biomedical rese...

人体由近 40 万亿个细胞组成，有许多不同类型。实验生物学的最新进展使探索单个细胞的遗传物质成为可能。随着单细胞基因组学这一新领域的诞生，科学家们现在可以探测人体内单个细胞的 DNA 和 RNA 。 ...

1. Seurat 参考：https://satijalab.org/seurat/v3.0/pbmc3k_tutorial.html 利用FindVariableFeatures函数，会计算一个me...

用法 Seurat 2.x Seurat 3.x Scater Monocle2.x Monocle3.x 创建R包要求的对象 CreateSeuratObject() 函数不变，参数取消了raw.d...

在我们涉足单细胞数据分析不久之后就会发现，我们在和一套新的理念打交道。在这套理念中，对象是常见的，数据是多维的，往往是一张核心表及其附属。我们对一张表是熟悉的，Excel极大地普及了这种熟悉，但是如何...

在我们分析单细胞数据的时候，需要想象力的一点就是要理解数据结构。平时我们都是如何看数据结构的呢？ library(Seurat) library(tidyverse) pbmc<-CreateS...