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问各自细胞亚群在2分组的表达量差异分析如何做？

提问于 2022-01-13 04:38:22

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老师您好，我现在也需要分析这个问题但不知道怎么办

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各个单细胞亚群独立在两个分组做差异分析

数据库 sql

可以看到，每个单细胞亚群都有自己的差异分析火山图，会议上有人提问这个分析如何做。其实主要是大家可能是初次接触生物信息学就是单细胞数据处理，所以基础知识有点欠缺。它就是普通的表达量矩阵分析而已，我七八年前就写过系列笔记，公众号推文在：

生信技能树jimmy

2022/06/13

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任意细胞亚群的差异分析

data file 教程可视化

如果你不知道basic.sce.pbmc.Rdata 这个文件如何得到的，麻烦自己去跑一下可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，自己 save(pbmc,file = 'basic.sce.pbmc.Rdata') ，我们后面的教程都是依赖于这个文件哦！

生信技能树jimmy

2021/05/18

1.3K0

单细胞亚群比例变化和表达量差异分析

https 网络安全腾讯云开发者社区

我们以Nov 2020的文献：《VEGF-B Promotes Endocardium-Derived Coronary Vessel Development and Cardiac Regeneration》为例，链接是：https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCULATIONAHA.120.050635

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2022/06/08

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多个单细胞亚群各自差异分析后如何汇总可视化

数据分析 cell table 可视化数据

单次差异分析其实很容易可视化，火山图即可，大家都非常熟悉了。但是单细胞转录组数据分析首先就会降维聚类分群成为了很多个单细胞亚群，比如昨天我们分享的：使用单细胞技术发文章不要纠结于样品数量就是总共就4个病人，8个单细胞样品，不到6万的细胞数量，29个群后归类成：

生信技能树

2023/09/04

9100

流式分选后指定细胞亚群的表达量差异(无需单细胞)

https 网络安全数据库 sql

比如根据表达量情况把病人分型，比如乳腺癌的分子分型：你可以看lumA、lumB、basal、HER2 等亚型，其中TNBC可以继续细分为3~7种亚型。现在有了单细胞转录组数据的加持，细胞亚型会越来越清晰。如果要整合多组学数据，分类也会更加复杂。

生信技能树jimmy

2021/03/24

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学徒作业完成！多个单细胞亚群各自差异分析后如何汇总可视化

cell data na 可视化数据

先找出各细胞类型上下调的gene,然后拿到gene-cell type的表达矩阵，将其分为上调的和下调的

生信技能树

2023/09/07

5650

单细胞各个亚群基因按照平均表达量排序后gsea分析

数据库 sql 编程算法

如果一定要做gsea或者gsva这样的给基因集合打分，也有几个补救措施，比如把单细胞表达量矩阵进行缺失值插补，或者把单细胞表达量矩阵构建成为metacell矩阵。不过，最简单的方法是把单细胞表达量矩阵按照各个亚群来进行表达量平均，我们以大家熟知的pbmc3k数据集为例，大家先安装这个数据集对应的包 SeuratData，并且对它进行降维聚类分群，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释，而且每个亚群找高表达量基因，都存储为Rdata文件。标准代码是：

生信技能树

2023/02/28

1.3K0

3个分组的表达量矩阵的两两之间差异分析

可以看到，我给这3个分组的表达量各自随机挑选了1000个基因进行系统性的提高，如下所示：

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2021/05/27

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单细胞RT-PCR表达量数据也可以差异分析

analysis bi cell cycle geo

研究者们首先通过流式预先把细胞分类，分成：basal/stem, luminal, and luminal progenitor cells这3群细胞，如下所示：

生信技能树

2020/11/11

7980

原价15~20万的6个10x单细胞转录组套餐，现价10万

腾讯云开发者社区数据分析

绝大部分还没有接触单细胞的小伙伴很容易被无良自媒体带节奏，误以为单细胞就等价于CNS级别文章，或者再差也是子刊级别。实际上新技术的红利窗口期非常短暂，从样品量数据量的要求一直在水涨船高！比如我们看看某公司2020第四季度单细胞文章合辑，如下所示：

生信技能树jimmy

2021/11/19

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2个分组的单细胞项目标准分析

数据分析腾讯云开发者社区

生信技能树

2021/11/23

1.6K0

scRNA分析|单细胞GSVA + limma差异分析-celltype分组？样本分组？

数据库函数集合可视化数据

单细胞数据完成差异分析后，可以根据结果进行后续的GO ,KEGG,GSEA富集分析，推荐使用clusterProfiler-R包，可参考 R|clusterProfiler-富集分析 clusterProfiler|GSEA富集分析及可视化。

生信补给站

2023/08/25

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scRNA分析|单细胞GSVA + limma差异分析-celltype分组？样本分组？

25张图带你玩转表达量差异分析思路

数据库 sql 硬件开发数据挖掘 https

研究者首先做了一个bulk转录组，走了标准的差异分析，拿到了上下调基因以及注释它们的功能。然后把这些基因在自己的单细胞转录组各个亚群具体看其是否有表达差异，发现异质性很大，以前拿到的混合状态的差异其实是细胞亚群的比例差异而已。

生信技能树

2021/07/06

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不同单细胞亚群各自的特征基因也是会有重合的

memory mono

其实非常容易理解，下面我们以如下所示的基于pbmc3k 这个单细胞数据集作为例子展示给大家的：

生信技能树

2022/03/03

6590

DESeq2差异表达分析

https 网络安全

在前文scRNA-seq marker identification(二)，我们我们提到了差异分析，下面我们来详细了解下

生信技能树jimmy

2020/12/24

6.1K0

空间单细胞取巧办法

cell na photo sorting

在没有单细胞转录组技术的年代，我们如果有足够的流式筛选技术提取到各个单细胞亚群后去普通转录组，得到的图表和生物学结论未必差到哪里。同理，目前的空间单细胞其实也不需要具体到一个平面的每个点的细胞，终归是需要把平面划分为不同区域。扪心自问，如果真的是让你关心每个单细胞或者说空间里面的每个点，你玩的过来吗？分门别类的思想无处不在，既然我们并不关心具体的每个单细胞的表达量，而是看各个单细胞亚群的表达量，所以就有了流式筛选的策略，同理我们并不关心空间上面的每个点，而是划分为不同区域，所以就有了荧光显微切割的多位点取样。

生信技能树

2022/06/08

4330

harmony、不harmony，这是个问题

数据分析函数数据算法优化

harmony应用主成分分析，将转录组表达谱嵌入到低维空间中，然后应用迭代过程去除数据集特有的影响

生信技能树jimmy

2023/08/31

1.4K0

单细胞数量太多可以抽样也可以

文件存储 python express linux

但是有同学提问，它的单细胞表达量矩阵是五万到十万个细胞，并不想预先拆分成为单细胞亚群分组，所以没办法使用AverageExpression得到一个简单的表达量矩阵，想直接对全部的单细胞矩阵进行gsva，但是矩阵每次都会内存溢出，大家也可以尝试下面的代码：

生信技能树

2022/07/26

2.5K0

各种肺上皮单细胞亚群的处理前后差异

数据分析腾讯云开发者社区

可以看到是4个分组，野生型和突变型的两种小鼠，各种都是疾病模型与对照的两个样品，都没有生物学重复，所以四个分组就是四个样品啦。跟我们在2021的尾巴在《生信技能树》和《单细胞天地》等公众号推出来的10X单细胞转录组钜惠套餐，详见：2个分组的单细胞项目标准分析，原价15~20万的6个10x单细胞转录组套餐，现价10万，比较类似。

生信技能树jimmy

2022/03/14

8130

各个单细胞亚群的差异基因数量投射到umap图

数据处理数据库 sql

我简单读了一下文章，其实就降维聚类分群后，每个单细胞亚群在两个分组简单的做一下差异分析，有多少个单细胞亚群就做多少次差异分析，差异分析的上下调基因数量就是umap图里面的每个细胞的颜色情况。

生信技能树jimmy

2022/06/13

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