单细胞簇鉴定

最新推荐文章于 2025-07-30 15:04:58 发布
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细胞类型的鉴定

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我认为"0",‘1’,‘3’,‘4’,‘5’,'10’是上皮细胞，第一步的大致分，同时我们也看到12,13,15,19也有上皮的表达，但是没有聚类在一起，我们先保留

我们看第2簇，这个是代表的是成纤维细胞

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继续我们看第6簇，这个是代表的是平滑肌细胞（Smooth muscle cells）

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继续我们看第7簇，这个是代表的是小鼠胃底腺的主细胞

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我们看第8簇，这个是代表的是基底样上皮细胞

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我们看第9簇，这个是代表的是内皮细胞，同时17簇也是内皮细胞

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我们看第11簇，这个是代表的是T 细胞

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12和15簇是神经内分泌细胞enteroendocrine cells

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Cluster 13：肠型吸收上皮细胞（Enterocyte-like epithelial cells）

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5f919206e6b845b89a3714ad4c7e48f3.png

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Cluster 14：巨噬细胞没啥好说的

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16簇基因中标志性的 Tpsb2 和 Cd63 强烈提示这群是 肥大细胞（mast cells）。

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19簇Brush cells / Tuft cells（刷状细胞）表达 Trpm5, Gnat3, Avil, Plcg2, Dclk1 等经典刷状细胞 marker。常出现在胃肠道，负责化学感应与免疫信号

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Cluster 20：再生型或 EMT-like 上皮细胞（Regenerative/EMT-like epithelial cells）

表达 Slpi, Igfbp5/6, Dcn, Rspo1, Muc16, 结合间充质与分泌特征，推测为组织修复/转分化状态的上皮样细胞在这里插入图片描述

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最终我们鉴定万所有的细胞簇

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sayhello1025
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单细胞数据分析（三）：单细胞聚类分析
专注生信领域
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本文介绍了单细胞聚类分析的基本概念及其在单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的应用。单细胞聚类分析通过将具有相似基因表达模式的细胞分组到不同的簇中，帮助识别细胞类型、状态和功能。文章详细展示了使用R语言中的Seurat包进行单细胞数据聚类分析的步骤，包括数据加载、降维、聚类和结果可视化。通过FindNeighbors和FindClusters函数，文章展示了如何基于降维数据进行细胞聚类，并选择合适的分辨率值。
10X单细胞转录组、单细胞核转录组、VDJ、空间转录组联合分析识别人肺组织的免疫细胞生态位
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CellMarker：人和小鼠中人工标记的细胞标记资源
03-31
生物学中最基本的问题之一是什么类型的细胞以功能协调的方式形成不同的组织和器官。 现在，大规模的单细胞测序和生物学实验研究正在通过揭示显着的细胞标志物来区分组织中不同细胞类型的方法，Swift开辟了跟踪这一问题的新方法。 在这里，我们开发了CellMarker数据库（http://biocc.hrbmu.edu.cn/CellMarker/或http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/），旨在提供全面，准确的资源人和小鼠组织中各种细胞类型的细胞标志物。 通过人工策划超过10万篇发表的论文，记录了4124个条目，包括细胞标志物信息，组织类型，细胞类型，癌症信息和来源。 最后，收集了158种人类组织/亚组织中467种细胞类型的13,605种细胞标志物和81种小鼠组织/亚组织中9,389种细胞类型的9148种细胞标记物，并将其保存在CellMarker中。 CellMarker提供了一个用户友好的界面，用于浏览，搜索和下载不同组织的不同细胞类型的标记。 此外，通过生动的统计图可以直观直观地显示每种细胞类型中标记物的流行情况。 我们相信，CellMarker是细胞研究的全面而宝贵的资源，可用于精确识别和表征细胞，尤其是在单细胞水平上。
单细胞免疫细胞基因marker
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单细胞分析Seurat使用相关的10个问题答疑精选！
悟道西方
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NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山...
Nature Methods | TooManyCells:单细胞聚类和可视化方法
DrugAI
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2020年3月2日宾夕法尼亚大学的Gregory W. Schwartz等研究人员在nature methods上发表了题为TooManyCells identifies and visualizes relationships of single-cell clades的文章，该工作提出了TooManyCells方法，用于有效和无偏地识别和可视化单细胞，为细胞状态分层、探索和检测稀有集群...
单细胞转录组分析（从原始下机数据到下游分析）
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06-22 1096
传统的测序，是在多细胞基础上进行的，实际上得到的是一堆细胞中信号的均值，丢失了细胞异质性（细胞之间的差异）的信息。而单细胞测序技术能检出混杂样品测序所无法得到的异质性信息，从而很好的解决这一问题。
如何使用Bioconductor进行单细胞分析？
悟道西方
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单细胞数据为分析提出了独特的挑战，需要开发专用的方法和数据架构才能成功解析数据背后的生物问题。Bioconductor项目托管了社区开发的开源R包以满足这些分析需求。我们为潜在用户提供了单细胞方法的概述和在线图书，内容涵盖最先进的计算方法、标准化的数据基础架构和交互式数据可视化工具，存储于 https://osca. bioconductor.org。
动态单细胞代谢组学
最新发布
weixin_51577602的博客
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10X单细胞测序分析软件:Cell ranger，从拆库到定量
悟道西方
07-30 3005
Cell Ranger是由10x genomic公司官方提供的专门用于其单细胞转录组数据分析的软件包。Cell Ranger将前面产生的fastq测序数据比对到参考基因组上，然后进行基因表达定量，生成细胞-基因表达矩阵，并基于此进行细胞聚类和差异表达分析。
单细胞分析：marker鉴定（11）
冷冻工厂
11-20 5514
导读 前面我们已经确定了我们想要的簇，我们可以继续进行标记识别，这将使我们能够验证某些簇的身份并帮助推测任何未知簇的身份。 1. 学习目标 学会确定单个簇的marker学会在聚类和marker识别间进行迭代 2. 目标 确定每个簇的基因标记使用标记识别每个簇的细胞类型根据细胞类型标记确定是否需要重新聚类，可能需要合并或拆分之前聚类的结果 3. 挑战 存在过度解读结果的情况需要通过结合不同类型的标记进行识别 4. 建议 将结果视为需要验证的假设。虚大的 p 值可能会导致对结果的过度解释。Top mar
10X单细胞空间研究不同肠道区域的免疫细胞图谱
weixin_53637133的博客
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空间转录组+单细胞核+单细胞ATAC联合分析揭示人心肌梗死多组学图谱
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Android-广播详解
2401_87366139的博客
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分类：标准广播是一个完全异步执行的广播，几乎同时的接收器会收到这个广播，效率比较高，无法截断；有序广播是同步执行，同一时刻只有一个接受器才能接受到消息，优先级高的接收器先接受到，同时也可以进行截断。
Android中ViewStub和View有什么区别?
qq_45906596的博客
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答：merge 需要作为根布局，而 ViewStub 必须指定单一父容器进行替换（完整含有Linerout等布局的xml文件）。答：View.GONE 的视图仍会创建对象并参与 measure/layout，而 ViewStub 完全跳过这些步骤。示例：电商APP商品详情页中，规格选择弹窗用 ViewStub 加载，而立即显示的图片画廊用普通 View。：请解释 ViewStub 和普通 View 的区别及其使用场景。内存占用：ViewStub 自身仅 4KB，远小于普通 View。ViewStub 在。
SQL基础⑭ | 变量、流程控制与游标篇
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