Advertisement

单细胞RNA测序数据的分析。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
单细胞RNA-Seq分析,这是一个持续两天的课程,旨在深入探讨从scRNA-seq实验中获得的生物数据的计算分析方法。我们热切地欢迎您对本课程的改进提出宝贵的建议和意见! 如果您在学习过程中遇到任何疑问、顾虑或技术难题,技术支持团队将不遗余力地为您提供全方位的协助。 此外,我们建议您务必熟悉我们的相关文档《》,并仔细研究关于正确的数据格式规范、本地呈现课程的最佳方式,以及如何撰写全新剧本的相关指南。 您可以参考当前的项目列表,以获取关于为该存储库做出贡献的具体建议和思路。 为了促进您的参与和贡献,我们将利用GitHub流平台,其中包含对相关流程的详细说明。 本课程的维护者团队由作者组成。 若要查找该课程的参与者列表以及引用本课程的相关信息,请参考提供的引文资源。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • RNA(scRNA-Seq)
    优质
    简介:单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术能够解析复杂组织中每个细胞的基因表达情况,为生物学研究提供前所未有的详细信息。本专题探讨了如何有效处理和解读这些海量且复杂的单细胞转录组数据,以揭示细胞异质性和发育轨迹等关键问题。 为期2天的单细胞RNA-Seq分析课程将涵盖从scRNA-seq实验获取的数据计算分析方法。我们非常欢迎所有有助于改进本课程的贡献!如果您在过程中遇到任何疑问、疑虑或困难,维护人员会尽力提供帮助。 请熟悉我们的规定,并了解如何以正确的格式呈现本地课程内容以及编写新章节的方法。您可以查看当前列表来获得为该存储库做出贡献的想法。为了进行您的贡献,我们使用GitHub流,在相关章节中对此有详细解释。 本课程的当前维护者是 [此处应填写维护者的姓名或联系方式] ,如果您想引用此课程,请向他们咨询。 作者可以在“找到参与者列表”部分查看参与本课程的人士名单。
  • DoubletFinder: 一个在R中识别RNA中双峰软件包
    优质
    简介:DoubletFinder是一款用于分析单细胞RNA测序数据、识别双峰现象的R语言软件包。它帮助研究人员提高数据质量,确保实验结果的可靠性。 DoubletFinder 是由 Chris McGinnis 编写的 R 软件包,用于预测单细胞 RNA 测序数据中的双峰现象。该软件包与 Seurat 版本 2.0 及以上版本兼容,并于 2019 年 4 月由 Cell Systems 发布。 更新内容包括: - 内部化功能通常在“模式”包中使用,以实现与 R v3.6 及更高版本的兼容性。 - 向 paramSweep_v3 添加了并行处理(感谢 Nathan Skeen 的贡献)——注意:进度不再显示但过程更快。 - 修复了较小数据集中的错误。 - 更新了自述文件。
  • 2024年拟时(Monocle2)
    优质
    本课程聚焦于2024年单细胞数据分析领域的热点技术——拟时序分析,特别针对Monocle2软件进行深入讲解与实践操作,助力科研人员解析复杂的细胞发育轨迹。 单细胞数据分析是现代生物信息学领域的一个重要分支,它使我们能够深入探究细胞群体中的异质性,并揭示不同细胞状态及转录组动态的变化。在提供的压缩包文件中,“2024 单细胞数据分析之拟时序分析 monocle2”这一主题显然与使用Monocle2工具进行单细胞拟时序分析相关。 Monocle2是一款开源的R软件包,由Peter J. Lueckenhoff等人开发。它专注于处理单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据,并特别适用于对细胞分化或发育过程建模的研究。通过利用基因表达的变化来模拟细胞进化路径,该工具帮助研究人员理解细胞的状态转换及时间序列动态。 在Monocle2中,有几个核心概念和步骤值得深入探讨: 1. **数据预处理**:需要将scRNA-seq原始数据转化为Monocle2可读的格式。这通常包括去除低质量细胞、消除外显子背景噪音、归一化以及构建基因表达矩阵。 2. **维度降维**:由于单细胞数据具有高维度特性,Monocle2使用主成分分析(PCA)或其他降维技术如t-SNE或UMAP来简化数据结构,并可视化不同细胞之间的相似性和差异性。 3. **细胞状态聚类**:通过K-means或Leiden算法等方法对细胞进行分类,识别不同的细胞群体并了解它们在分化过程中的相对位置。 4. **排序细胞**:Monocle2的核心功能是估计基因表达的线性变化来排列和重建细胞的发展轨迹。它使用差异基因表达(DGE)的方法来确定哪些基因随着状态转换而显著改变其表达水平。 5. **路径检测**:该工具能够识别关键转录因子及信号通路,这些因素可能驱动细胞沿着特定分化路径发展。 6. **动态基因表达分析**:通过绘制随时间变化的基因表达曲线图,可以研究基因在细胞分化过程中的作用和影响。 7. **假定的细胞状态转换**:基于排序结果,我们可以推断出未来可能出现的不同细胞状态,并确定哪些关键因子驱动了这些转变的发生。 实际应用中,Monocle2不仅适用于研究细胞分化问题,还可以用于疾病进展、药物反应或细胞治疗等领域。通过分析HSMM(人类骨骼肌肌纤维)的数据集,我们有望揭示肌肉细胞分化过程中的新见解或者发现与特定肌肉疾病相关的亚群和基因调控网络。 总之,Monocle2为单细胞数据分析提供了一个强大的平台,能够对大量scRNA-seq数据进行拟时序分析,从而揭示不同细胞状态的演变以及整个群体动态的变化。这个压缩包文件可能包含了一整套详细的Monocle2分析流程,包括预处理、降维、聚类排序和结果解释等步骤,为研究者提供深入了解HSMM中细胞状态变化的有效工具。
  • SCENIC: 一个用于从RNA推断基因调控网络及类型R软件包
    优质
    SCENIC是一款基于单细胞RNA测序技术的R语言软件包,能够高效地推断出基因调控网络与细胞类型,为复杂生物系统的解析提供了强大工具。 SCENIC(单细胞重组网络推断和聚类)是一种利用单细胞RNA序列数据来推断基因调控网络及识别不同细胞类型的计算方法。 该技术的详细描述以及一些使用示例可以在相关文献中找到。目前,SCENIC在R语言环境与Python环境中均有实现版本。对于不熟悉R编程语言的用户来说,可以考虑查看包含Nextflow工作流程的SCENIC或pySCENIC Jupyter笔记本以简化运行过程(强烈建议用于批量处理大体量数据)。之后可以在R、Python或是Web界面SCope中浏览分析结果。 有关在R环境中使用和安装SCENIC的具体说明,请参考相关教程。示例输出文件可在指定位置获取。 常见问题解答: - 2021年3月26日:发布新的教程以帮助用户更好地理解和应用该方法; - 2020年6月26日:更新了包含Nextflow工作流程的SCENIC协议及pySCENIC Jupyter笔记本,现在已正式上线。
  • Small RNA-polymRNA:小RNA与多核糖体处理
    优质
    Small RNA-polymRNA项目专注于开发针对小RNA和多核糖体复合物的高通量测序数据的分析方法,旨在深入研究基因表达调控机制。 用于处理和分析小RNA和多核糖体测序数据的脚本。使用WBcel235进行注释。 依赖关系: - fastQC(v0.11.9) - cutadapt(v2.10) - bowtie2(v2.3.4.3) - samtools(v1.11) - miRDeep2(v2.0.1.2) - FeatureCounts(Subread,v2.0.0) - edgeR(v3.11) - biomaRt(v2.46.0) 管道: 小RNA序列 秀丽隐杆线虫基因组注释:C.elegans.WBcel235.96.gtf.gz 秀丽隐杆线虫参考基因组:未提供具体文件名 成熟的秀丽隐杆线虫miRNA:未提供具体文件名 处理流程包括: - fastQC(1).sh :读取质量的初步评估 - cutadapt(1).sh :删除序列适配器 - fastQC(2).sh :评估适配器移除后的读取质量
  • MATLAB微方程代码-PseudoDynamics:RNA-seq时间动态建模
    优质
    PseudoDynamics是用于MATLAB的开源工具箱,专注于通过构建和模拟动力学模型来分析单细胞RNA测序的时间序列数据。 该存储库包含了在手稿“超越伪时间:从单细胞RNAseq时间序列学习种群动态”中介绍的所有应用案例中的示例代码,这些案例使用了伪动力学方法。安装指南指出,伪动力学并不是一个需要独立安装的软件包,而是一组Matlab脚本,在每个应用案例中都需要在Matlab会话中进行调整和调用。伪动力学依赖于AMICI和PESTO的功能来模拟偏微分方程(PDE)系统,并执行参数估计。这两个工具箱都是第三方提供的接口/工具包,需要安装它们才能使伪动力学正常工作,请参考相应的Github存储库上的安装说明。 该存储库中提供了用于执行伪动力学模型参数估计的脚本和所有示例的工作流程。这些例子包括: - 克莱因(Klein):数据来自克莱因等人2015年的研究,涉及小鼠胚胎干细胞体外分化过程中的单细胞RNA-seq。 - Maehr:基于Kernfeld等人2018年及Fischer等人的研究成果,涵盖胸腺T细胞成熟过程中采集的单细胞RNA-seq数据。 此外还包含了一个介绍性示例。
  • MATLAB_Bb.zip_水岭算法割_水岭
    优质
    本资源包提供了一种基于MATLAB的细胞图像处理技术,采用分水岭算法进行细胞自动识别与精确计数。通过先进的图像分割方法,有效提高细胞分析效率和准确性,适用于生物医学研究领域。 采用中值滤波和分水岭法去除小面积区域来实现紫色细胞的计数。
  • 类及红
    优质
    本数据集包含大量白细胞五分类(包括中性粒细胞、淋巴细胞等)和红细胞检测结果,适用于医学研究与自动化血液分析。 血细胞数据集包括白细胞五分类和红细胞(RBC),每个类别包含2400张图片。
  • Cells.zip_MATLAB粘连割_粘连_粘连与
    优质
    本项目利用MATLAB开发,专注于解决图像中粘连细胞的自动识别和精确计数问题。通过先进的图像处理技术,实现对复杂形态下细胞的有效分离及分析,为生物医学研究提供强大工具。 使用MATLAB对粘连的血红细胞进行分割并计数。