作者，Evil Genius现在我们的课程来到HD的分析阶段了。...重要的放前面，为了提高下游分析的灵敏度和精度，建议使用SpotClean调整spot swapping，这有助于减少由于附近点的bleed导致的点交换污染，从而提高分析的准确性。...10X HD默认输出8um、16um bin数据，如果需要调整，比如调整到20 um的精度，需要用到参数visium的捕获策略。HD的捕获策略大家能找到其中所有的不同吗？...Space Ranger分析HD数据的前准备，图像校准选择Visium HD Manual Alignment上传图片（注意这是cytoassist生成的图片，非常大）选择芯片信息确定锚点识别核心的三个锚点调整基准点...非常大）For H&E images, as in this case, select brightfield.标记landmarks确保准确度通常情况需要设置5-8个标记评估匹配度输出比对文件结束进行数据分析输入文件
作者，Evil Genius 最近发生了很多事，电信诈骗40万，心态没有崩溃；被网爆，被骂，心态也没有崩溃；失业，心态也没有崩溃；回家了看着父母的状态，心态也没有崩溃；但是没有了服务器分析数据，心态真的撑不住了...Compass算法展示 已开发并应用在大块组织数据的通量平衡分析(Flux Balance Analysis,FBA)是一个成功的方法，而scRNA-seq的出现为研究单个细胞的代谢异质性提供了基础。...分析使用到的文件包括单细胞转录组数据和对应的代谢基因集，可以使用单细胞转录组的RDS文件和软件自带的代谢基因集。 代谢活性分析 首先，使用Vision算法进行代谢打分计算得分。...图片 类似于平时做的基于已有的功能数据集GSVA或者说ssGESA分析，其分析出的代谢结果可参考的价值并不大。...为了缓解这一技术短板，作者开发了一种新的计算方法，即单细胞通量估计分析(scFEA)，以从scRNA-seq数据推断细胞内代谢物的通量研究。
文章大家可以好好看看，我在这里重点讲述分析方法，首先，空间转录组污染的问题，这个污染来源于周围spot转录本的弥散，去污的方法是SpotClean，这个方法我之前分享过，文章在10X空间转录组去污染分析之...correlate with anatomical domains in DMG1整合的方法依据形态学的认知进行识别，正常的区域应当单独聚成一类，从这个方面也说明不见得引用率最多的方法就是最好的方法，适合数据特点的方法才是最好的...当然这个会检出很多的CNV事件，那么这个事件，就可以进入下游的深入分析。...图片第五点，解卷积分析，这里也提醒我们，如果没有匹配的单细胞数据来运用的话，可以借助数据库的单细胞数据。分析niche的时候判断细胞类型的分布差异。这个地方就为生态位通讯提供了依据。...图片这种区域特异基因是我们关注的重点，当然，文章还有一些三代全长的分析内容，这部分就需要继续学习了。我们来看看重点的分析方法。图片生活很好，有你更好
ST技术生成的数据本质上是嘈杂的、高维的、稀疏的和多模态的（包括组织学图像、计数矩阵等），因此需要专门的软件来进行深入分析。...目前很多研究人员仍然借助单细胞的分析软件来分析空间转录组，但事实证明这些工具不足以分析复杂的 ST 数据集，这一篇我们就来对空间转录组的分析进行梳理。...）、10X空间转录组和10X单细胞数据联合分析方法汇总 cell2location Cell2location maps fine-grained cell types in spatial transcriptomics...deconvolution of pixel-resolution spatially resolved transcriptomics data(biorxiv) 10X空间转录组数据分析之空间注释...空间转录组和10X单细胞数据联合分析方法汇总 scanpy 没有专门针对单细胞空间联合的文章 Integrating spatial data with scRNA-seq using scanorama
阳了个阳~~~文章在10X单细胞（10X空间转录组）CNV分析回顾之CopyKAT详细回顾了copycat，还有分享的文章copyKAT推断单细胞转录组肿瘤细胞CNV（自动识别肿瘤normal和tumor...如果不提供任何参考，则使用所有细胞的平均值，这可能适用于包含足够肿瘤和正常细胞的数据集。...以下函数与它们的 scanpy 对应函数完全一样，除了使用 CNV 分析矩阵作为输入。使用这些函数，可以执行基于图形的聚类并根据CNV分析矩阵生成 UMAP 图。...由于数据在对数空间中，这有效地计算了对数倍数变化。...如果数据集包含不同的细胞类型并且包括肿瘤细胞和正常细胞，则可以使用所有细胞的平均值作为参考。这是默认设置。
2024年的单细胞空间外显子6课，主要讲突变分析（单细胞 + 外显子）的，链接在2024年外显子分析系列课程2023年全系列空间课程表，也略有改动（基础分析 + 个性化分析）。...好了，我们，我们要开始更新我们的分析流程了，我们以10X的官方示例数据为例，python分析单样本的HD数据，多样本整合我们放到下一篇。...首先看一下数据结构，其中最大的不同是，visium数据的空间坐标文件为tissue_positions_list.csv，而HD为了节省信息，采用的是tissue_positions.parquet,其中...接下来走全流程,我们以16um的数据为例，至于应该用8um 还是 16um，要看大家的数据质量。...，接下来就是个性化分析了。
即将推出的Visium空间基因表达解决方案分析完整组织切片中的总mRNA，允许您发现与您的研究相关的基因和标记，而不必依赖于已知的目标。...5000个含有数亿个寡核苷酸的数据点，用于捕获mRNA 灵敏度高 简单的仅需1天的组织和文库制备工作流程 根据不同组织类型，每个数据点平均捕获1至10个细胞 在新鲜冷冻组织样本上进行过验证 包含所有载玻片和试剂...数据分析 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
生信技能树核心成员，单细胞天地特约撰稿人，简书创作者，单细胞数据科学家。 识别复杂生物系统中空间基因表达差异的能力对我们理解发育生物学和疾病的进展至关重要。...即将推出的Visium空间基因表达解决方案分析完整组织切片中的总mRNA，允许您发现与您的研究相关的基因和标记，而不必依赖于已知的目标。...5000个含有数亿个寡核苷酸的数据点，用于捕获mRNA 灵敏度高 简单的仅需1天的组织和文库制备工作流程 根据不同组织类型，每个数据点平均捕获1至10个细胞 在新鲜冷冻组织样本上进行过验证 包含所有载玻片和试剂...无需仪器 overview 组织样本准备 成像 测序 数据分析 ---- 参考 Envision
Seurat是一个分析单细胞转录组数据的R包，提供了t-SNE降维分析，聚类分析，mark基因识别等多种功能，网址如下 https://satijalab.org/seurat/ 基本用法如下 1....导入10X 单细胞数据 library(Seurat) input_dir <- "/scRNA/outs/filtered_gene_bc_matrices/GRCh38/" pbmc.data <-...Read10X(data.dir = input_dir) pbmc <- CreateSeuratObject(raw.data = pbmc.data, project = "<em>10X</em>") 2....percent.mito <- Matrix::colSums(pbmc@raw.data[mito.genes, ]) / Matrix::colSums(pbmc@raw.data)# 将统计的百分比数据添加对象中...聚类分析 聚类分析用于识别细胞亚型，在Seurat中，不是直接对所有细胞进行聚类分析，而是首先进行PCA主成分分析，然后挑选贡献量最大的几个主成分，用挑选出的主成分的值来进行聚类分析。
，并不是经过筛选后的表达矩阵2.GSEA是一种算法，如果你是通过GO数据库进行GSEA富集分析，那么应该被叫做GO_GSEA富集分析，其实简单理解就是，我们提供参考基因集然后进行GSEA富集分析去探索我们的参考基因集在实验组究竟是上调还是下调...3.对于是否进行批次效应的去除，因为我们需要进行差异分析获得可以排序的依据，所以这里笔者认为我们需要进行批次效应的去除，因为需要进行差异分析获得LogFC，但是简单来说就是输入数据其实就是可以进行差异分析的输入数据即可...2.GSVAGSVA富集分析全称叫做基因集变异分析，在这里说一下个人的简单理解，其实我们可以把其看作是一个特殊的富集分析，为什么说是特殊呢，GSVA的观测不再是Gene symbol而是转换成了通路名称...，并不会受到数据集异质性的影响2.对于处理大型数据具有一定优势3.可以方便衔接Seurat包，快捷方便好，那么介绍到这里，相信各位小伙伴依然还有疑惑，上述看似干货的东西显然并不能使我们掌握单细胞基因集富集分析...Seurat官网上经典的PBMC数据，我们这里演示的流程可以无缝对接自己的Seurat流程数据Idents(pbmc3k. final) <- pbmc3k. final$seurat_annotations
为了有效地沟通数据分析背后的故事，你应该了解是什么在驱动业务，并且了解业务目标。 例如，如果你负责优化食品卡车的位置，那么你就需要了解客流量，竞争，该地区发生的事件，甚至天气。...哪怕你可能是今天在搜索网站工作，明天就到了金融公司去当数据科学家，你也应该为了使你的分析与利益相关者相关知道是什么让业务成为可能。...为你的项目使用版本控制是成为10x数据科学家的重要一步。...10x开发人员知道使用正确的工具来完成工作，无论是使用库来节省时间，切换语言以实现性能，还是使用API，而不是自己从头构建解决方案。 比方说你现在有一些Twitter或其他社交数据要用来进行情绪分析。...成为10x数据科学家的技巧 为了让这篇文章圆满，这里有一些关于如何成为10x数据科学家的最受欢迎的技巧： 模式匹配。这来自于以前遇到类似问题并意识到可以重用或修改当前问题解决方案的经验。
和VDJ需要更深的研究背景，更强的科研和分析能力。...当然免疫相关的分析我也专业性不强，这也从侧面说明了VDJ分析的巨大潜力和研究价值，希望大家能在宽松的赛道上飞奔，而不是在单细胞转录组赛道上堵车。...HLA-DR激活的VDJ序列组成 图片总之一句话，先分析VDJ单基因的差异，然后对V、D、J分析到的丰度变化的基因看是否是VDJ组合，通过这种组合推断上有的配体（这一步最难），进而指导临床应用。...：VDJ丰度，VDJ共享序列分析，VDJ序列与轨迹分析相结合分析变化（克隆迁移）图片 文章TDO2+ myofibroblasts mediate immune suppression in malignant...和 tumor，最好也取到pbmc样本 2、分析策略1、克隆丰度的变化（这个变化包括V、D、J基因的单独变化也包括组合的变化） 3、分析策略2、分析VDJ丰度变化一般伴随着轨迹分析，研究细胞在演化过程中的
不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，很幸运聚集了五个小伙伴携手共进，我们承诺不间断更新5个月，把我们这两年的学习成果全部掏出来给 ?...不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，很幸运聚集了五个小伙伴携手共进，我们承诺不间断更新5个月，把我们这两年的学习成果全部掏出来给大家，包括5个栏目： 文献速递（简短介绍，扩充知识面） 文献详解...，跑完之后惊讶的发现细胞数目多了很多（多了大约2000个细胞），再一查看输出的outs里面竟然没有了mm10文件夹，输出的文件也都变成了压缩包的形式，难道我的数据出问题了？...于是赶紧问询了一下隔壁Lab的小伙伴，发现原来是10x Genomics公司对Cell Ranger软件进行升级改造，本着“存在即合理”的想法，作者和广大群友讨论了一下新版Cell Ranger的主要变动...如果你想了解 2.0 版本的使用方法，请看：10x的单细胞转录组数据就应该这样处理
另一方面，生殖系变异(又称单核苷酸多态性，SNPs)在单细胞测序数据中被更广泛地观察到，即使是在液滴为基础的平台上，如10XGenomics，这要归功于庞大的候选列表[在人群中约有700万个snp，频率为...种系snp不仅是perfect natural barcodes when multiplexing cells from multiple individuals，而且在通过细胞eQTL分析或等位基因特异性表达和拷贝数变化引起的等位基因失衡暗示功能调控方面也具有重要意义...Cellsnp-lite适用于基于液滴的(例如10XGenomics数据)和well-based的平台(例如SMART-seq2数据)。...Mode 2a: droplet based single cells without given SNPs # 10x sample with cell barcodes cellsnp-lite -
作者，Evil Genius前几天在一个医院开了一次空间转录组的公开课，突然发现，老师们几乎没有基础，空转么，做的人也是相当的少，我讲的很多分析现场几乎都没人知道，顿时感觉在对牛弹琴，所以讲的时候也不敢再往深了去讲了...ppt涉及的空间个性化分析包括基础分析（Spatial Area）基础分析（空间聚类）基础分析（空间分子聚类）基础分析（空间分子聚类注释问题）基础分析（单细胞空间联合）基础分析（空间细胞分布）基础分析（...空间分层注释）基础分析（空间通讯）基础分析（空间通讯方法演变）个性化分析（空间基因“开关”）个性化分析（空间生态位）个性化分析（空间轨迹）个性化分析（空间轨迹向量场）个性化分析（空间细胞网络）个性化分析...（空间CNV）个性化分析（时空组学信号流）如果有大家需要的内容，大家可以看一下，看之前先思考一下几个问题，带着问题来看ppt和知识链接。...空转的个性化分析远不止这些，希望大家能够扎扎实实学好基础。图片图片空间区域的识别，一般都需要借助病理学家来进行注释，当然本身空间聚类也是很好的参考。
链接: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1074761319302845 我们这里关心的是10x单细胞转录组实验设计和数据分析细节...，让我们一起看看： 两个样品的10x单细胞转录组数据 对博莱霉素诱导的WT组和A20过表达突变组巨噬细胞进行单细胞测序，两个样品的10X数据也上传到了NCBI，是SRR10007823 and SRR10007824...，走10X数据标准cellranger流程，然后走seurat流程，我们在单细胞天地多次分享过流程笔记，如下： 单细胞实战(一)数据下载 单细胞实战(二) cell ranger使用前注意事项 单细胞实战...cells and 1908 genes for WT mice and 11742 cells and 1924 genes for 突变小鼠，走seurat流程就可以得到细胞分群图 分开展示分群效果 数据分析人员是首先把两个样本的...acc=GSE117690 感悟 虽然文章里面提到了两个样本的10X单细胞转录组数据，但是从分析层面来看，似乎数据分析结果比较孤立，基本上没有怎么用得上它的结果。
空间转录组去污染分析之SpotClean原发性和转移性胰腺癌的空间转录组学解析肿瘤微环境异质性课前准备----10X HD数据基础分析空间系列课程上也讲过，在第七课：空间转录组联合分析与形态学识别空转第十一课空间污染...结果1、SRT数据包含妨碍下游分析的噪声转录物扩散噪声在SRT数据中普遍存在（Stereo-seq和10x Visium）。...SRT数据存在广泛的扩散，导致该基因原有的空间特异性丧失，无法对细胞聚集或细胞类型注释做出合理的判断。在进行下游生物信息学分析之前，对SRT数据进行有效的去噪是必不可少的。...10X和华大数据的分析表现结果3、SpotGF有效滤除SRT数据中的扩散基因（大豆根系的Stereo-seq数据）结果4、SpotGF增强了在SRT数据中识别上调基因的准确性结果5、SpotGF促进细胞聚类和细胞类型推断...（10X Visium兰花数据）结果6、SpotGF提高了人类结直肠癌肿瘤细胞识别的准确性SRT技术提供了一个独特的机会，将病理图像与基因表达数据相结合，增强肿瘤诊断和实现精确治疗。
引言 本文[1]介绍了使用Seurat分析具有空间分辨率的RNA测序数据的方法，重点在于将空间信息与分子数据相结合。...将包括以下常见于空间数据分析的任务： 数据标准化 降维和数据聚类 发现空间变异性特征 与单细胞RNA测序数据的整合 处理多个样本切片 降维;聚类;可视化 然后，可以使用与 scRNA-seq 分析相同的工作流程...，对 RNA 表达数据进行降维和聚类。...默认情况下，在分析中使用距离“r”值为5，并仅针对变量基因（其变异性是独立于空间位置来计算的）进行计算，以提高效率。...例如，可以大致选取前额皮层区域进行分析。这种做法也为之后将这些数据与皮层单细胞RNA测序数据集进行整合提供了便利。首先选择一部分细胞簇，然后根据它们确切的空间位置进行细分。
引言 本文[1]介绍了使用Seurat分析具有空间分辨率的RNA测序数据的方法，重点在于将空间信息与分子数据相结合。...将包括以下常见于空间数据分析的任务： 数据标准化 降维和数据聚类 发现空间变异性特征 与单细胞RNA测序数据的整合 处理多个样本切片 首先，将加载Seurat及其所需的其他包以进行本教程的操作。...，该数据集是利用Visium v1化学技术生成的。...首先，需要对数据进行标准化处理，以校正不同数据点之间测序深度的差异。发现，空间数据集在分子计数或点上的变异可能非常显著，尤其是当组织中的细胞密度不同时。...sctransform能够对数据进行标准化处理，识别变异性大的特征，并将这些数据保存在SCT检测项中。
无论疫情如何，科研一直在路上，并且在不断的推陈出新，而我们今天要分享的就是10X空间转录组的免疫组库分析。...，一方面是由于空间转录组测到的是3’区域，而VDJ的变体结构富集在5’；另一方面VDJ在一个免疫细胞中通常成对出现，而空间转录组的精度目前均没有细胞级，10X空间转录组的精度为55um，而Stereo-seq...最后，为了确定扩增的 IgH 克隆型的克隆关系和位置，对 30 个 RNA-seq 空间数据进行了克隆性评估。...克隆家族 1 的 CDR3 序列 CATYNAGEGGRGYW 的克隆型也在bulk 50 个 RNA-seq 数据中发现，从而证实了分析的结果。...总之，这些数据支持原位 TLS 介导的成熟，允许在肿瘤的各个区域选择、克隆扩增和传播选定的PC。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
