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...
单细胞分析之NicheNet
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单细胞轨迹分析dyno使用教程
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...
单细胞分析之Garnett
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...
系统学习单细胞转录组测序scRNA-Seq(二)
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...
用 RAPIDS 加速单细胞基因组分析
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 。 ...
几个scRNA找高变异基因（HVGs）的方法
1. Seurat 参考：https://satijalab.org/seurat/v3.0/pbmc3k_tutorial.html 利用FindVariableFeatures函数，会计算一个me...
scRNA的3大R包对比
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...
为什么要以数据库的思维来理解Seurat单细胞数据
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...
单细胞Seurat数据对象创建思维导图
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...
CellChat：细胞间相互作用分析利器
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...