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scanpy教程：PAGA轨迹推断

好了，我们来看看scanpy中PAGA是如何实现的吧，好不好？ _core.anndata.AnnData, layout: scanpy. This requires to run :func:`~scanpy.pp.neighbors`, first. ` in :func:`~scanpy.tl.umap` and :func:`~scanpy.tl.draw_graph` via `init_pos='paga'` pl.paga_path pl.paga_compare 我们看到use_rna_velocity参数，scanpy也可以用rna速率数据啊。

生信技能树jimmy

2020-04-08

8.7K0

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scanpy分析单细胞数据

scanpy和seurat是最常用的分析的单细胞的工具，seurat基于R，而scanpy基于python。 linux下用pip安装scanpy pip install scanpy 下载测试数据 mkdir data wget http://cf.10xgenomics.com/samples/cell-exp pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz mkdir write jupyter下面运行： import numpy as np import pandas as pd import scanpy

生信编程日常

2020-12-21

2.6K0

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单细胞分析: Scanpy 核心绘图 (1)

引言本系列讲解使用 Scanpy 分析单细胞（scRNA-seq）数据教程[1]，持续更新，欢迎关注，转发！简介本文旨在探索 Scanpy 在数据可视化方面的功能，并分为三个部分：一是嵌入数据的散点图绘制，例如 UMAP 和 t-SNE；二是利用已知标记基因识别细胞簇；三是差异表达基因的可视化。 Scanpy 提供了该数据集的一个简化样本，仅包含 700 个细胞和 765 个高变基因。这个简化样本已经完成了预处理，并且已经计算了 UMAP。自然杀伤细胞 (NK)：GNLY、NKG7 髓系细胞 (Myeloid)：CST3、LYZ 单核细胞 (Monocytes)：FCGR3A 树突状细胞 (Dendritic)：FCER1A 散点图通过 Scanpy 为了提供更高的灵活性，还可以使用通用函数 scanpy.pl.embedding()，它可以处理 adata.obsm 中存储的任意键值。

数据科学工厂

2025-07-14

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Scanpy 分析 scRNA-seq数据|质控

预处理和聚类 # Core scverse libraries import scanpy as sc import anndata as ad # Data retrieval import pooch 质量控制 scanpy 的 calculate_qc_metrics() 函数用于计算常见的质量控制指标，这些指标主要基于 scater 中的 calculateQCMetrics。 Scanpy 提供了一种名为 Scrublet 的双细胞检测方法。Scrublet 通过最近邻分类器，结合观察到的转录组和模拟双细胞来预测细胞双细胞。 scanpy.pp.scrublet() 函数会在 .obs 中添加 doublet_score（双细胞分数）和 predicted_doublet（预测的双细胞标记）。

数据科学工厂

2025-05-14

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scanpy结果转为seurat可处理对象

分享是一种态度网上Seurat转scanpy的教程一抓一大堆，然鹅找遍全网都没找到一个靠谱的反向操作方法。所以，是时候祭出reticulate了（以下操作全程在Rstudio进行）： library(reticulate) ######加载python模块###### scanpy <- import(" scanpy") pandas <- import("pandas") adata = scanpy$read('. /matrix.h5ad') ###载入scanpy输出的h5ad文件 #######导出基因名和样本信息################ meta = adata$obs gene <- adata $var #############导出矩阵并转置，scanpy和Seurat的行列是反的############# adata2 = adata$X adata2 = adata2$T 此时你就得到了一个稀疏矩阵

生信技能树jimmy

2021-09-15

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scanpy教程：预处理与聚类

当然，选择走一遍scanpy的原因，不是因为它的强大，只是因为喜欢。在我搬这块砖之前，中文世界关于scanpy的介绍已经很多了，这当然是好事。不知道谁会以怎样的方式遇见谁，所以，还是让我们开始吧。然后是安装scanpy这个库，当然可能会遇到一些问题，但是花点时间总是可以Google掉的。在Windows、mac、linux平台scanpy都是可以运行的。在学习新的库时，文档是不可不看的。我们打开scanpy的教程官网：https://scanpy-tutorials.readthedocs.io/en/latest/pbmc3k.html ，对，就是这么直白。我认为搞清楚这个基本上学会一半scanpy了。 This requires having ran :func:`~scanpy.pp.neighbors` or :func:`~scanpy.external.pp.bbknn` first.

生信技能树jimmy

2020-04-08

15.9K2

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单细胞分析: Scanpy 核心绘图 (2)

引言本系列讲解使用 Scanpy 分析单细胞（scRNA-seq）数据教程[1]，持续更新，欢迎关注，转发！基于已知标记基因识别细胞簇通常，细胞簇需要利用众所周知的标记基因来进行标注。首先，我们建立一个包含标记基因的字典，因为这将允许 scanpy 自动对这些基因组进行分组标记： marker_genes_dict = { "B-cell": ["CD79A", "MS4A1 , layer="scaled", vmin=-2, vmax=2, cmap="RdBu_r", ) Reference [1] Source: https://scanpy.readthedocs.io

数据科学工厂

2025-07-24

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单细胞分析: Scanpy 核心绘图 (3)

引言本系列讲解使用 Scanpy 分析单细胞（scRNA-seq）数据教程[1]，持续更新，欢迎关注，转发！ sc.pl.rank_genes_groups_tracksplot(pbmc, n_genes=3) Comparison of marker genes using split violin plots 在 scanpy = sc.pl.correlation_matrix(pbmc, "bulk_labels", figsize=(5, 3.5)) Reference [1] Source: https://scanpy.readthedocs.io

数据科学工厂

2025-08-08

5890

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scanpy教程：空间转录组数据分析

基本概念 10X空间转录组Visium || 空间位置校准 Seurat 新版教程：分析空间转录组数据（上） Seurat 新版教程：分析空间转录组数据（下）今天我们就以10X-Visium，我们来看看在scanpy import scanpy as sc import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib.pyplot warnings (1), info (2), hints (3) sc.logging.print_versions() sc.settings.set_figure_params(dpi=80) scanpy articles/nmeth.4636 [5] Xia et al. 2019: https://www.pnas.org/content/116/39/19490.abstract [6] https://scanpy-tutorials.readthedocs.io

生信技能树jimmy

2021-01-12

7.7K0

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Seurat Weekly NO.06 || Scanpy2Seurat

但是这样的转化总有需求，于是，Seurat团队开发了SeuratDisk包，希望满足数据在Seurat和Scanpy之间快速搬家的需求。

生信菜鸟团

2021-01-18

3.1K0

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