单细胞簇鉴定

最新推荐文章于 2025-12-11 19:27:08 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
10-29 1441
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。
单细胞各类细胞常用marker基因
qq_36608036的博客
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单细胞各类细胞常用marker
CellMarker：人和小鼠中人工标记的细胞标记资源
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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
qq_40966210的博客
10-30 1万+
T.cell.marker = c("CD3D",'CD3E','CD2') Fib.cell.marker = c('COL1A1','DCN','C1R') Myeioid.cell.marker = c('LYZ','CD68','TYROBP') B.cell.marker= c('CD79A','MZB1','MS4A1') Endothelial.cell.marker= c('CLDN5','FLT1','RAMP2') Mast.cell.marker= c('CPA3','TPSAB1'.
单细胞分析Seurat使用相关的10个问题答疑精选！
悟道西方
02-24 1万+
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
DrugOne
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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）
weixin_51108054的博客
06-22 1887
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
09-11 1781
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。
10X单细胞测序分析软件:Cell ranger，从拆库到定量
悟道西方
07-30 3631
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。
跟着Cell学单细胞转录组分析(五):单细胞转录组marker基因鉴定及细胞群注释
qq_42090739的博客
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书接上回（跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类）。完成数据降维和细胞聚类后，最主要的环节和工作就是确定各个细胞群，明确是什么类型的细胞，正群的细胞定群很关键，涉及到整个研究，所以这一步宁愿多费时间，也不要出错。当然，这也不是一蹴而就的，需要反复的确认。 要确定各个群是什么细胞，首先需要了解细胞群的marker基因，因为不同类型的细胞突出 表达的基因也是不同的。这里使用FindAllMarkers鉴定各个细胞群的高表达基因。 DefaultAssay(scedata)
单细胞分析：marker鉴定（11）
冷冻工厂
11-20 6025
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
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单细胞级细胞簇（spot）或超高分辨率。
20251211给飞凌OK3588-C开发板跑飞凌Android14时让OV5645摄像头以1080p录像
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本文记录了在飞凌OK3588-C开发板上修改Android14系统配置，使OV5645摄像头支持1080p录像的过程。首先通过source命令初始化编译环境，选择ok3588_c-userdebug构建目标，执行make install clean清理后运行build.sh脚本。关键修改在于media_profiles_V1_0.xml配置文件，将其从默认480p调整为1080p分辨率。操作步骤包括：定位/vendor/etc目录下的配置文件，确认摄像头支持更高分辨率后修改对应参数，最终通过重启验证修改效果
android 为什么revoke权限会杀进程,grant 权限不会杀进程
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Android对权限授予和撤销采取不同处理：授予权限时保持进程运行以保障兼容性和用户体验，应用可通过回调处理新权限；而撤销权限时强制终止进程，确保立即切断访问能力，防止数据泄露并重置应用状态。这种差异设计既遵循安全原则，又优化了使用体验，通过实时权限检查、组件生命周期管理等机制实现平衡。
【Unity实战】如何使用VS Code在真实Android设备上调试 Unity应用
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android15 休眠唤醒过程中有时候屏幕显示时间一闪而过
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Seurat单细胞分析教程是一套系统性介绍如何使用R语言中的Seurat包进行单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分析的完整流程，涵盖了从原始数据加载到最终细胞类型注释和功能解析的各个环节。该教程以PBMC（外周血单个核...
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