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...

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...

由于最近的课题需要使用单细胞数据，因此开始学习单细胞的一系列分析方法和流程，这里就记录一下使用seurat进行单细胞RNA-seq聚类分析的流程，包括一些降维的知识，函数的调用等等。降维算是一件不大不...