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本次实战的是Hosts Manipulate Lifestyle Switch and Pathogenicity Heterogeneity of Oppor...
https://github.com/rcastelo/GSVA/issues/172
过了很久之后才想起来继续整理单细胞测序的标准分析流程。书接上回单细胞测序—标准流程代码(2) — 标记基因与细胞注释,这篇帖子主要关注的是富集分析。
最近在学习复现Cellular heterogeneity during mouse pancreatic ductal adenocarcinoma prog...
最近在复现Cellular heterogeneity during mouse pancreatic ductal adenocarcinoma progre...
S4类是R语言中一种更为严格和复杂的面向对象编程方式。与更简单的S3类相比,S4类提供了更高的灵活性和严格性,适用于需要明确结构的复杂数据和应用场景。
拟时序分析(Pseudotime Analysis)在单细胞测序(Single-cell RNA-seq)中是一个重要的分析步骤,主要用于研究细胞在发育过程或其...
读写过程中需要将一个GSE数据集中多个样本的seurat对象合并成一个大的seurat对象
书接上回,已经做好数据质控、过滤、去批次、降维聚类分群后,接下来就是进行细胞注释方面的工作
简单记录下GSE105789小鼠数据的下游分析的主要事项,与human的数据分析的主要区别是在进行id转换、kegg、go、gsea时,需要注意数据库和物种信息...
进行数据集GSE105789上游分析的时候,总共才四个数据集,使用prefetch下载的时候,不知道网络抽了什么风,速度一直都很慢。下了10个小时才下了三分之一...
现在的单细胞测序很少是单个样本测序了,一般是多个样本。这里用ifnb.SeuratData包中的ifnb示例数据来模拟单细胞测序多样本分析流程。
如果一个数据集我们采用了两种方法对其进行了分析,可采用如下方法比较两个Seurat分析结果中细胞簇和细胞类型的对应关系。
刚开始做单细胞测序的下游分析时,常用的是官方文档提供的pbmc3K数据集,但是我对注释出来的细胞类型缺乏相应的背景知识,对单细胞测序背后的生物学意义也很模糊,这...
今天开始进行R语言可视化的练习,主要参照的是文献《Preoperative immune landscape predisposes adverse outco...
R语言可视化顺便以此夯实R语言基础操作
在拿到表达矩阵时我们常常会对其基因表达的总体分布(可选),以及质量控制进行可视化(必须)。这里总结记录相关代码。
本文档记录GSE149638数据集中下载SRR11652578和SRR11652615原始数据
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