Seurat-SCTransform与harmony整合学习

已于 2024-07-31 22:47:17 修改
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分类专栏： 单细胞学习 文章标签： 学习 大数据
于 2024-07-31 22:44:35 首次发布
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基础介绍

SCTransform与harmony联合代码测试

1）报错解决

2）SCTransform标准化

3）harmony去批次

基础介绍

源于R tips：Seurat之SCTransform方法原理 (qq.com)

Seurat对象在经过SCTransform处理后会增加一个SCT的Assay，里面的scaled.data就是经过scale之后的pearson residual值，这个值是用于后续降维聚类分析使用的。另外默认情况下，SCTransform还会对UMI进行correct并放置到SCT的counts中，这个correct值的log之后就是SCT assay中的data值，这个data值是用于差异表达及可视化使用的，这里的可视化主要是指的表达量可视化如vlnplot、featureplot等。

UMI进行correct的原理也很简单，和sctransform的第三步类似，它会将log_umi的值指定为所有细胞的中位数，也就是说固定了log_umi的值。然后将pearson residual乘以标准差之后再加上这个值即可。

（1）多个SCTransform后的Seurat对象merge之后的结果，只是简单的合并表达数据的

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seurat v5更新及样本整合方法
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08-12 1981
1 Seurat 对象和 Assay 类发生了变化:支持更多种类的检测和数据类型，包括磁盘上的矩阵。引入了分层结构来存储数据，例如原始计数、标准化数据和 z 得分/方差稳定数据。可以使用 $ 访问器或 LayerData 函数来访问数据。现有的 Seurat v4 函数和工作流程仍可在 v5 中使用。2 整合工作流程发生了变化:简化了整合流程，提高了速度和内存效率。整合结果与 v4 工作流程略有不同，但用户仍可在 v5 中运行 v4 整合工作流程。
单细胞数据分析（二）：harmony算法整合数据
专注生信领域
10-28 1090
Harmony是一种用于单细胞数据整合的算法，旨在去除不同数据集之间的批次效应，使得来自不同实验条件、平台或时间点的数据能够被整合分析。其核心步骤包括主成分分析（PCA）、软聚类、计算全局和数据集特定中心、校正因子计算以及细胞校正，并通过迭代过程实现数据整合。在R语言中，使用Seurat包和Harmony包可以完成数据预处理、整合及后续分析。具体步骤包括数据标准化、变异特征识别、数据缩放、PCA降维，以及通过RunHarmony函数进行批次校正。整合后的数据可用于UMAP降维、聚类和差异表达分析等后续步骤，
单细胞数据整合-去除批次效应harmony和CCA (学习)
hx2024的博客
07-31 6247
在单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据分析中，去除批次效应是至关重要的步骤，因为技术噪声和批次效应可能掩盖真正的生物学差异。批次效应来源于实验过程中的多种因素，如不同的实验批次、实验人员、仪器或实验条件的变化等。这些效应可能导致数据不一致性、增加噪声、降低实验的灵敏度和准确性，以及降低可重复性。scRNA-seq实验成本的降低鼓励建立大型项目，如人类细胞图谱，这些项目对数千至数百万个细胞的转录组进行分析。对于如此大规模的研究，物流限制不可避免地要求数据单独生成，即在不同的时间和不同的操作员生成。
Harmony integration in Seurat V3 pipeline
DerekRusso的博客
07-19 375
Harmony整合多样本单细胞数据，具有占用内存小、速度快、结果佳的优势，这在此时整合方法学普遍计算压力较大的情况下尤为珍贵。
解锁单细胞转录组的密码：SCTransform探秘
Ljugg的博客
03-02 714
解锁单细胞转录组的密码：SCTransform探秘在生命科学研究的微观领域中，单细胞测序技术宛如一颗璀璨的明星，照亮了我们探索细胞奥秘的道路。它使科学家能够深入到单个细胞的层面，解析基因表达的精细图谱，为理解生物发育、疾病发生机制等提供了前所未有的视角。从早期胚胎发育过程中细胞分化轨迹的描绘，到癌症研究中肿瘤细胞异质性的剖析，单细胞测序技术都发挥着不可替代的作用，成为现代生物学研究的关键利器。然而，当我们深入挖掘单细胞转录组数据时，会发现原始数据犹如一片布满荆棘的丛林，充满了诸多挑战。首先，单细胞测序数据具
Seurat-SCTransform与harmony整合学习续（亚群分析）
hx2024的博客
08-01 1362
也就是说，两个样品的髓系淋巴细胞有样品特异性，但是我们的harmony整合可以让两个样品cd16单核在UMAP的二维可视化图靠近，以及两个样品的一小撮cd14单核在UMAP的二维可视化图靠近，但是很明显，STIM组里面的cd14单核还是有3个顽强的独立的亚群，是它比较特有的。，可能是因为它是针对完整的单细胞表达量矩阵设计的？或者说应该是在具体的每个样品内部跑SCTransform后然后再多个样品合并？左侧仅仅SCTransform标准化；右侧SCTransform+harmony去批次。
Seurat -- SCTransform
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05-01 898
【代码】Seurat -- SCTransform。
harmony与sct与harmony seurat中的 SCT连用
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03-06 1498
【代码】harmony 与seurat中的 SCT连用。
单细胞分析｜在 Seurat 中使用 sctransform
冷冻工厂
03-11 737
该过程省略了对启发式步骤的需要，包括伪计数加法或对数转换，并改进了常见的下游分析任务，例如降维和差异表达。每个细胞中检测到的分子数量在细胞之间可能存在显着差异，即使在同一细胞类型内也是如此。基于 S100A4、CCR7、IL32 和 ISG15 清晰分离三种 CD4 T 细胞群（初始细胞、记忆细胞、IFN 激活细胞）基于 CD8A、GZMK、CCL5、CCR7 表达，清晰分离至少 3 个 CD8 T 细胞群（初始细胞、记忆细胞、效应细胞）B 细胞簇中的其他发育子结构，基于 TCL1A、FCER2。
全网最详细Seurat v5 流程复现(拿来即用)
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本文是基于seurat v5版本的教程复现,主要依据来源于官网seurat v5建议大家有时间的话可以去官网进行详细阅读学习!本节内容在之前seurat v4的教程都很多都有提到,文章所用到的数据及代码已经给各位放在这里了,有需要自取!请点击这里哦提取码：bui1。
③分析胃癌组蛋白脱乙酰酶HDS模型-SeuratHDS细胞比例
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08-03 205
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我们已经知道SCTranform的实际Normalize过程是调用的sctransform::vst函数，第一步拟合的代码在下面，可以发现实际代码是get_model_pars函数，get_model_pars中可以看到这里有多种拟合method可以选择，默认是possion，原因也是上述所说的，一个是运行速度的考虑，另外是由于第二步还要进行正则化，possion和负二项的拟合结果的最终差异不太大。然后再按照Counts的传统，对它进行log处理即可（变为常规的线性可加的数据）。
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单细胞 RNA-seq 数据的生物异质性常常受到测序深度等技术因素的影响。每个细胞中检测到的分子数量在细胞之间可能存在显着差异，即使在同一细胞类型内也是如此。scRNA-seq 数据的解释需要有效的预处理和标准化，以消除这种技术变异性。
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桓峰基因公众号推出单细胞生信分析教程并配有视频在线教程，目前整理出来的相关教程目录如下：Topic 6. 克隆进化之 CanopyTopic 7. 克隆进化之 CardelinoTopic 8. 克隆进化之 RobustCloneSCS【1】今天开启单细胞之旅，述说单细胞测序的前世今生SCS【2】单细胞转录组 之 cellrangerSCS【3】单细胞转录组数据 GEO 下载及读取SCS【4】单细...
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1写在前面 之前我们介绍了Seurat、Harmony，rliger三个包，用于3'和5'数据合并的方法。🤒 但有时候我们会遇到两个datasets只有部分重叠，这和之前介绍的方法就有一点不同了。🤨 2用到的包 rm(list = ls())library(Seurat)library(SeuratDisk)library(SeuratWrappers)library(patchwork)library(harmony)library(rliger)library(RColorBrewer)library(
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最新发布
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### HarmonyOS 集成与整合方案 #### 设备间无缝协作 HarmonyOS的设计理念围绕着多设备协同工作展开。通过分布式软总线技术，不同类型的智能设备可以在同一网络环境下自动发现并建立连接[^1]。这种特性使得开发者能够在应用程序设计阶段就考虑到跨平台交互的需求。 #### 统一的应用开发框架 对于希望利用HarmonyOS特性的开发者来说，华为提供了完整的工具链——DevEco Studio。这一IDE集成了项目创建、编码调试以及性能分析等功能模块，极大地方便了应用的快速迭代和优化[^3]。特别是针对分布式应用场景下的编程需求，DevEco Studio内置了一系列专门用于处理异构计算环境的支持库和服务接口。 #### 跨端服务部署策略 当涉及到具体的技术实现路径时，建议采取分层式的架构模式来进行系统规划。底层由操作系统负责协调各物理节点间的通信；中间件则承担起抽象化硬件差异的任务，向上层暴露一致的服务API；而最上层则是具体的业务逻辑部分，在这里可以根据实际的产品定位灵活调整功能组合方式[^4]。 #### 生态共建的重要性 值得注意的是，除了技术创新外，积极参与到整个HarmonyOS社区当中也至关重要。官方定期举办的各类线上线下交流活动不仅有助于获取最新的行业动态和技术资讯，同时也是结识同行伙伴的好机会。共同探讨解决方案的过程中往往能激发出更多创意灵感，进而促进个人项目的进步与发展[^2]。 ```python # Python示例：模拟两个HarmonyOS设备之间的简单消息传递过程 import socket def send_message(host, port, message): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((host, port)) s.sendall(message.encode()) def receive_message(port): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind(('localhost', port)) s.listen() conn, addr = s.accept() with conn: data = conn.recv(1024).decode() return data if __name__ == "__main__": # 假设这是发送方代码片段... send_message('localhost', 9999, 'Hello from another device!') # ...这里是接收方对应的处理逻辑 print(receive_message(9999)) ```
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