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空间单细胞转录组cell2location分析流程学习

Cell2location 是一个用于空间转录组学数据分析的工具。它是一个基于贝叶斯统计模型的Python包，旨在利用空间转录组数据和单细胞转录组数据来进行细胞类型的空间解构。通过将单细胞转录组数据中的细胞类型信息投射到空间转录组数据中，Cell2location 可以估算不同细胞类型在空间位置中的丰度分布。

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2024-10-21

1010

单细胞空间转录组RCTD去卷积分析学习和整理

RCTD(Robust Cell Type Decomposition)，是一种用于将单细胞RNA测序数据中的细胞类型注释转移到空间转录组学数据上的方法。RCTD 通过整合单细胞和空间转录组学数据，能够较为精确地为空间点（spots）分配细胞类型或细胞类型的混合，以便更好地理解空间组织结构中的基因表达情况。

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2024-10-20

1570

单细胞空间转录组分析流程学习python版(三)

单细胞空间转录组分析流程学习(一)：https://mp.weixin.qq.com/s/E4WuPokBOxKRbBF6CEB5aA

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2024-10-19

1470

单细胞空间转录组分析流程学习(二)

本次使用GSE217414数据，包含4个结直肠癌肝转移患者样本数据，这个数据集的数据整理的挺好的，都做了归类。

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2024-10-18

700

单细胞空间转录组分析流程学习(一)

常用于存储基因表达矩阵的位置信息或细胞/位置的元数据。例如，tissue_positions_list.csv 文件包含每个条形码的位置坐标、在组织切片上的位置、组织的像素坐标等信息，用于在空间图像上定位每个点。

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2024-10-17

1060

单细胞copyKat分析学习和整理

CopyKAT(肿瘤拷贝数核型分析)是一种使用综合贝叶斯方法的计算工具，能够在单细胞中以5MB分辨率检测全基因组非整倍体，以便从高通量单细胞RNA测序数据中区分肿瘤细胞与正常细胞，并识别肿瘤亚克隆。

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2024-10-16

1220

单细胞Ro/e分析学习和整理

Ro/e分析的主要目的是评估不同的细胞系在组织分布是否显著偏离随机期望值，开发者指出这个工具比卡方检验有所不同，卡方检验只能观察结果偏离随机期望的程度，而Ro/e则能够进一步表明特定细胞簇在特定组织中的富集/消耗的情况。例如，如果 Ro/e>1，则表明在该组织中，某细胞簇的细胞数量高于随机期望，即表现为富集；如果 Ro/e<1，则表明某细胞簇在该组织中的细胞数量低于随机期望，即表现为消耗。

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2024-10-14

2650

单细胞METAFlux分析学习和整理

既往的代谢分析是基于通量平衡分析(Flux balance analysis, FBA)，旨在通过稳态条件下的代谢通量优化来预测细胞在不同环境或遗传背景下的代谢行为。通量平衡分析假设代谢网络处于稳态，通过线性规划优化目标函数（例如生长率或产物生成率），以模拟细胞在给定条件下的代谢通量分布。

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2024-10-13

2100

单细胞hdWGCNA分析学习和整理

hdWGCNA的分析逻辑是跟bulkRNA数据中的WGCNA基本一样，只是hdWGCNA中多了一步metacell过程，有助于减少无用的信息(单细胞数据有很多零值，会影响分析结果)。

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2024-10-05

2420

单细胞scDist细胞扰动差异分析学习

scDist通过分析不同状态下细胞的距离来找到差异最大的细胞亚群(见下图的A)，然后再分析每一个细胞亚群的PCA通过线性的混合模型并结合最终的系数去预估不同干预方式下细胞群之间的距离。

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2024-10-04

1240

单细胞scMetabolism代谢相关通路分析学习和整理

内置了KEGG_metabolism_nc和REACTOME_metabolism两个库的代谢通路信息。

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2024-10-02

1190

单细胞Augur细胞扰动差异分析学习和整理

细胞受到各种外部刺激之后导致状态/功能/形状等发生变化(暂时/永久)，这种改变现象可以被笼统称为“扰动”。

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2024-09-30

2450

单细胞miloR分析(基于 KNN 图的细胞差异丰度分析方法)

通常情况下，对两组或多组样本进行了不同处理/干预之后，研究者首先会进行同种细胞亚群处理前后的细胞数量的比较，但在单细胞分辨率时代之后，即使是同一个亚群中的不同细胞也应当看成不同的样本。

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2024-09-29

3420

单细胞Seruat和h5ad数据格式互换(R与python)方法学习和整理

先将 Seurat V5 对象中的 Assay5 类型转换为 Seurat 旧版本中的 Assay 类型，然后再进行转化

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2024-09-27

1540

单细胞SCENIC简单可视化分析学习和整理

SCENIC教程中给出三个方法进行下游的可视化分析，分别可以选择网页(SCope)平台，R或者python进行分析。

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2024-09-23

1150

单细胞monocle3分析流程再整理

重读上一篇关于monocle3的推文的时候感觉内容冗长繁琐，因此笔者把关键部分代码稍作了整理。

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2024-09-22

1190

单样本Cellchat(V2)细胞通讯分析学习和整理

细胞通讯分析是一种研究不同细胞类型之间如何通过信号分子（如配体和受体）进行相互交流和调控的分析方法。它在揭示细胞间相互作用的机制，理解组织和器官如何协调运作方面具有重要意义。

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2024-09-21

1270

单细胞BisqueRNA和BayesPrism去卷积分析工具简单比较

曾老师发来了一个工具，BisqueRNA，这个工具也可以用于单细胞/bulk数据的反卷积~

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2024-09-20

1400

CytoTRACE2可视化进阶(修改坐标维持umap图前后一致)

CytoTRACE2单细胞分化潜力预测工具学习：https://mp.weixin.qq.com/s/inF9iGy2X9D2CZLzQBtRdw

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2024-09-19

2091

CytoTRACE2单细胞分化潜力预测工具学习

totipotent(多谱系分化的全能)—pluripotent(多谱系分化的多能)—multipotent(谱系限制分化的多能)—oligopoten(谱系限制分化的寡能)—unipotent(谱系限制分化的单能)—differentiated(分化)

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2024-09-18

1670

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