scRNA Note
1
Content
2
Introduction
2.1
Read data Library packages
2.2
DimPlot : cell or cluster
2.3
单细胞可视化
2.4
dimplot1
2.5
比例
2.6
数据转化
2.7
sessionInfo
3
A introduction to Single Cell Sequening
3.1
data format of Seurat
3.2
Data Access
3.3
Methods
3.4
test read h5 file.
3.5
reproduce UMAP fig 1a
3.6
sessionInfo
4
Pipeline
4.1
数据准备
4.1.1
下载测试数据
4.1.2
载入表达矩阵
4.2
数据预处理
4.2.1
构建Seurat数据对象
4.2.2
多个单细胞矩阵合并
4.2.3
单细胞表达矩阵质控
4.2.4
单细胞数据标准化和均一化
4.2.5
数据降维
4.3
单细胞聚类
4.3.1
聚类分簇
4.3.2
单细胞聚类可视化
4.4
单细胞聚类簇类型鉴定(Differential expression analysis)
4.4.1
细胞簇差异基因分析
4.4.2
marker基因展示
4.4.3
细胞类型标签注释
4.4.4
细胞类型比例可视化
4.4.5
细胞类型marker基因展示
4.5
sessionInfo
5
富集分析
5.1
获取差异基因
5.2
GO富集分析
5.2.1
GO富集分析
5.2.2
GO富集结果可视化
5.3
KEGG富集分析
5.3.1
KEGG富集分析代码
5.3.2
KEGG结果可视化
5.4
GSEA富集分析
5.4.1
GSEA富集
5.4.2
GSEA结果可视化
5.5
GSVA富集分析
5.5.1
GSVA富集示例
5.5.2
GSVA结果可视化
5.6
sessionInfo
6
CellChat
6.1
简介
6.2
数据加载与预处理
6.2.1
加载分析包,数据
6.2.2
构建CellChat对象
6.2.3
设置受配体互作数据库
6.2.4
预处理表达数据
6.3
计算和推断细胞间通讯网络
6.3.1
细胞通讯互作可能性的计算
6.3.2
推断通路水平的互作网络
6.3.3
汇总及展示细胞通讯网络整体结果
6.4
多种形式的互作通讯网络可视化
6.4.1
信号通路可视化
6.4.2
信号通路水平展示
6.4.3
快速探索推演的网络
6.4.4
通讯互作配受体对水平展示
6.4.5
多个信号通路或互作对的可视化
6.5
系统性分析细胞通讯网络
6.5.1
识别信号角色和主要贡献信号
6.5.2
通路信号角色识别及可视化
6.5.3
特定细胞类型中输入输出信号贡献程度
6.6
全局信号模式识别
6.6.1
确定信号模式数量
6.6.2
识别信号模式
6.7
Manifold and classification learning analysis of signaling networks
6.8
sessionInfo
7
Single-cell transcriptomic landscape of human blood cells
7.1
Read scRNA data
7.1.1
read HSPC data
7.1.2
read Blood Cells data
7.1.3
Merge two mats to CreateSeuratObject
7.2
Figure 1B
7.3
Figure 1C
7.4
Figure 1D
7.4.1
LogNormalize
7.4.2
筛选高变基因
7.4.3
筛选高变基因 and PCA降维
7.4.4
聚类分簇
7.4.5
单细胞聚类可视化
7.5
Figure 1E
7.5.1
细胞簇差异基因分析
7.5.2
marker基因展示
7.6
sessionInfo
8
References
8.1
Python
8.2
Analysis of single cell RNA-seq data 分析流程
8.3
Assigning cell types with SingleR # 细胞类型注释
8.4
Museum of Spatial Transcriptomics # 空转简史
8.5
ATAC 分析 Archr
8.6
monocl and velocyto
8.7
integraton
8.8
Gene set enrichment
8.9
转录因子
8.10
Reproducible research
8.11
基因调控
8.12
cell annotation
8.13
空间分析
Single Cell Sequencing Analysis
Single Cell Sequencing Analysis
Zhilong Jia
2021-05-15
Chapter 1
Content
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