seurat v5更新及样本整合方法

最新推荐文章于 2024-09-06 19:05:50 发布
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分类专栏： 单细胞学习 文章标签： 数据库 mysql
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seurat v5的去批次方式

①pbmc单细胞数据

②Seurat V5多种去批次

进行合并分组数据

进行去批次

CCA降维

harmony降维

Analysis, visualization, and integration of Visium HD spatial datasets with Seurat • Seurat (satijalab.org)

 Tools for Single Cell Genomics • Seurat (satijalab.org)

重点是：seurat v5对象转换成v4 ；seurat v4和v5互相转换-优快云博客

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

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SCS 46.Seurat v5解析单细胞空转数据(Xenium)
weixin_41368414的博客
05-30 1308
在Seurat v5中，引入了对空间数据进行‘生态位’分析的支持，这将组织区域（‘生态位’）划分为由不同相邻细胞类型组成的区域。FindTransferAnchors 可用于整合空间转录组数据集中的点级别数据，而 Seurat v5 还包括对鲁棒细胞类型分解（RCTD）的支持，这是一种计算方法，用于从空间数据集中解卷积点级别数据，当提供单细胞 RNA 测序参考时。结果的Seurat对象将包含每个细胞的基因表达谱、每个细胞的质心和边界以及每个检测到的个体转录本的位置。利用每个细胞的位置信息，计算空间生态位。
Seurat V5 | 最火的单细胞测序分析工具重磅更新啦！~
m0_72224305的博客
04-01 3248
的分析方法，将大型数据集的代表性子样本存储在内存中以实现快速和迭代分析，而完整数据集仍可通过磁盘存储访问。更新后，作者引入了新方法来分析、解释和探索跨越数百万个细胞的数据集，即使它们无法完全加载到内存中。这种方法利用了单独的多组学数据集作为分子“桥梁”，在低维空间中进行整合，并返回一个目标降维（例如。不断更新和改进，增加了许多新功能，包括对空间转录组数据的分析和可视化，以及对多组学数据的整合。等）的空间数据集分析技术都具有独特的优势，需要根据实际情况选择分析方法。~🤩（左右滑动哦，亲）
Seurat -- 数据集的整合
jiangshandaiyou的博客
05-08 2104
这里主要根据seurat的教程走的，描述了多个单细胞数据集的整合，其中数据集的integration并不是简单的数据集的merge。同时这里描述的流程仅仅包括同类型的scRNA-seq测序数据，像scRNA-seq与scATAC-seq等多模态数据的整合暂未涉及。前者包括元信息的整合，数据集之间的批次矫正，后者仅仅是对数据表的拼接，后续直接renormalization即可。整合前的数据以及LogNormalization的数据一直存放在RNA@data@x下面。整合前和整合后 anchors的数值变化。
Seurat | 超好用的单细胞测序数据合并（3‘和5‘数据合并）（一）
m0_72224305的博客
10-23 5037
🤗 Seurat | 超好用的单细胞测序数据合并（3'和5'数据合并）（一）
全网最详细Seurat v5 流程复现(拿来即用)
ZxVSaccount的博客
08-09 1万+
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。
10x单细胞数据分析之Seurat多样品整合分析
热门推荐
muhamuha2020的博客
08-11 2万+
上一篇10x单细胞数据分析我们介绍了如何用Seurat对单细胞数据进行分群分析，这一篇我们介绍一下多个单细胞样品的分析方法。 测试数据选择Seurat提供的ifnb数据集，其中包含两个PBMC样品，一个为干扰素刺激处理，另一个为对照。打开Rstudio，在控制台中输入 devtools::install_github(‘satijalab/seurat-data’) library(Seurat) library(SeuratData) library(patchwork) InstallData(“ifn
Seurat V5 多样本整合前 soupX 函数代码
最新发布
06-20
在 Seurat V5 多样本整合流程中，**建议在每个样本创建 Seurat 对象前单独应用 SoupX**，确保每个样本的污染被有效清除后再进行整合。 #### 核心代码实现 ```r library(SoupX) library(Seurat) # 步骤1: 对单个...
Seurat V5 多样本整合前 soupX 去除双胞污染代码及最佳实践
06-20
### Seurat V5 多样本整合前使用 SoupX 去除双胞污染的代码及最佳实践 在单细胞 RNA 测序数据分析中，去除双胞（doublet）污染是预处理阶段的重要步骤之一。SoupX 是一种用于估计和校正非细胞 mRNA 污染的工具，...
Seurat V5 多样本整合前 去双胞 soupX 去除污染 代码及最佳实践
06-20
### Seurat V5 多样本整合：去双胞与去除污染的最佳实践 在单细胞RNA测序数据分析中，多样本整合前的预处理步骤至关重要。这些步骤包括去除潜在的双胞（doublets）和非细胞mRNA污染（ambient RNA）。以下是基于...
Seurat | 完美整合单细胞测序数据（部分交集数据的整合）（一）
m0_72224305的博客
10-31 3526
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(
Seurat--V5.0_数据存放结构的改变以及对象的构建
jiangshandaiyou的博客
03-26 2854
【代码】Seurat--V5.0_数据存放结构的改变以及对象的构建。
Seurat 降级：从V5降级到V4
woodman的专栏
03-15 1万+
Seurat更新增加了一些功能，由于前期都是V4的结果，当使用过程中，容易报错，于是想降级。方法一：降级软件版本，参考。方法二：格式转化，参考。
单细胞seurat V5 to V4
holabaguio的博客
03-20 5064
由于前期整理数据的时候不小心用了V5，导致数据merge时发现同时有V4和V5，最后的结构发生错乱，影响后续分析，但是数据量太大，不想重新跑，就研究了一下。这样就好了，后面merge的时候还是会有一个报错，但是我看了下结果，没什么不同，就没管了。仅供参考，如有问题欢迎指出。
使用 Seurat 处理多模态数据
ZxVSaccount的博客
08-09 1322
Multimodal analysis”（多模态分析）指的是同时整合和分析多种不同类型的数据模式。基因表达数据（如 RNA 测序数据）与蛋白质表达数据的结合分析。基因表达数据与细胞表面标志物数据（如通过抗体检测得到的数据）的联合分析。不同组学数据（如转录组学和蛋白质组学数据）的综合考量。通过多模态分析，可以更全面、综合地了解细胞的特征和状态，发现不同数据模式之间的关联和协同关系，从而获得更深入、更全面的生物学见解。百度网盘提取码：bui1。
Seurat V5标准分析流程（自备合集）
hx2024的博客
08-18 1789
2015年，一款开创性的单细胞分析工具Seurat首次亮相，从这以后单细胞分析得到了广泛普及，不久前Seurat重磅推出了V5版本。今天给大家分享Seurat V5的标准分析流程。函数，可以实现一行代码去批次，当前支持以下几种主流的单细胞去批次，其中包含了我们上面用到的harmony。注意去批次前可能需要分层。用Seurat V5中新增的。
单细胞分析（六）——使用seurat进行去批次整合
阅读文献，记录学习笔记
10-09 1万+
对两个或多个单细胞数据集的联合分析带来了独特的挑战。特别是，在标准工作流程下，识别存在于多个数据集中的细胞群可能会有问题。Seurat有包括一组跨数据集match（或“align”）共有细胞群的方法。这些方法首先识别处于匹配生物学状态（“anchors”）的跨数据集细胞对，既可用于校正数据集之间的技术差异（即批量效应校正），也可用于跨实验条件的比较scRNA-seq分析。
Seurat v4 与 v5 数据整合工作流的技术差异说明
Norah 的技术博客
09-04 1899
随着近年来 Seurat 团队的不断更新，该分析框架已经发展到了 v5 版本。相较于之前的版本，Seurat v5 在数据结构和分析方法上都进行了许多重要的调整和改进。本帖收集了一些资料特别对新旧版本的数据整合工作流之间的一些差异进行了汇总。
Signac R｜如何合并多个 Seurat 对象 (2)
冷冻工厂
09-06 1836
对象的合并函数会将相互重叠的峰视为相同的，并调整这些峰所跨越的基因组区域，以确保合并过程中的每个对象中的特征保持一致。在无法重新量化的情况下，这是能够采取的最佳方案，建议在可能的情况下，始终按照上述的合并步骤进行操作。整合后的数据对象整合了全部四个片段对象，并且在其内部建立了一个细胞名称的映射机制，将对象内的细胞名称与各个片段文件中的细胞名称相对应。这个过程还会整合所有的片段对象，确保在最终整合后的数据对象中，每个细胞的片段信息得以完整保留。接下来，将利用已经量化的矩阵数据，针对每个数据集构建一个。
seurat v5对象转换成v4 ；seurat v4和v5互相转换
生信小博士的博客
12-27 1万+
官网上都说啦：https://satijalab.org/seurat/articles/announcements.html。在计算 log-FC 时，在组级别而不是细胞级别实施伪计数，这可能会导致更高的 logFC 估计值，但也可能更不稳定。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。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。函数进行伪批量分析，以降低噪音、提高低表达基因的定量并减少数据矩阵的大小。
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