导读 在单细胞研究的大潮中，新的测序方法层出不穷。不过，很少有人对这些方法进行系统的比对。慕尼黑大学生物学家Wolfgang Enard最近领导团队，在小鼠胚胎干细胞的基因表达研究中比较了一些常用的单...

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...

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...

前言 我们知道，细胞间信息传递方式一个是细胞表面配受体的相互作用，另一个通过细胞产生的可溶性小分子，即细胞因子。在单细胞数据分析中下游，有时候我们想看某几种细胞类型之间的相互作用，就有人推荐我们做一个...

xCell简介 xCell是开发SingleR包的团队2017年推出的一款推断bulkRNA样本中细胞类型比例的R包，目前在google学术查到它有598次引用。xCell的工作原理是用机器学习算法提...