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最新推荐文章于 2025-04-17 21:16:59 发布
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单细胞转录组 —— 原始数据处理
dxs18459111694的博客
06-19 3043
文章参考中原始数据处理部分。我们这里所说的原始数据处理涉及多个步骤，从测序仪下机产生的BCL文件到原始的FASTQ文件，再到序列比对，最后以reads计数矩阵结束。计数矩阵代表了每个细胞中每个基因所产生的不同分子数量的估计值，并可以根据每个分子推测的剪接状态对数据进行分层。整体流程如下图这个计数矩阵是所有下游分析的起点，包括数据归一化、整合和过滤方法，以及推断细胞类型、发育轨迹和表达动态的方法等。因此对该计数矩阵进行稳健而准确的评估，是实现准确可靠的后续分析的基础和关键步骤。
【单细胞数据库】癌症单细胞数据库CancerSEA
dundunmm的博客
12-01 1450
单细胞RNA测序（ScRNA-seq）为探索癌细胞的功能异质性提供了前所未有的机会。CancerSEA是第一个专门的数据库，旨在全面解码癌细胞在单细胞分辨率下的不同功能状态。
rPanglaoDB:R包，用于从PanglaoDB数据库中下载标记的单细胞RNA-seq数据并将其合并到Seurat对象中
04-28
邦劳数据库 一个R包，用于从数据库中下载标记的单细胞RNA-seq数据并将其合并到对象中。 安装 此软件包需要R版本4.0或更高版本。 如果使用的是R的旧版本，则在尝试安装软件包时会提示您进行升级。 rPanglaoDB的正式版本可在。 要从那里安装，可以使用以下命令： > install.packages('rPanglaoDB', dependencies = TRUE) 如果安装了remotes ，则可以直接从GitHub安装rPanglaoDB软件包的最新稳定版本： > remotes::install_github('dosorio/rPanglaoDB') 可用功能 代码 功能 getMarkers 从panglaoDB数据库返回一个带有样本列表的data frame ，该列表显示一组分子标记物的表达模式。 getSampleComposition 从panglao
好用的疾病相关单细胞数据库，及使用方法
leroylee7的博客
11-19 1128
对于对于测序而言，单细胞测序算是很火的一个测序技术了。简单来说单细胞测序技术的，就是对每一个细胞来进行测序。相较于之前的RNA-seq而言，我们其实是对某一块组织所有的RNA进行检测，由于一块组织里面有好多的细胞，而且这些细胞也不一定全是肿瘤细胞，所以说我们对于这些细胞的测序获得的基因表达的结果，有可能并不是肿瘤的表达情况。这个时候如果做单细胞测序的话，那就会检测每个细胞当中基因的表达情况了，这样分析的结果就更加精确了。 对于单细胞测序而言，目前已经有很多文章做了其相关的检测，因此也有好多单细胞测序.
单细胞测序流程（二）数据整理
qq_45478665的博客
07-06 1万+
** 数据整理 ** 准备数据：之前所下载的样本数据 将之前所下载的样本数据进行解压，使用excel将文件打开 发现所下载样本有两种情况，一，有基因名，二，无基因名，只有基因id 一，有基因名 1.使用excel将文件打开所下载的样本发现第一行为样品名，第一列为基因名，需要滑到最后将注释信息删掉。 2.将excel滑到顶端，发现样品名和基因名重叠了，需要将样品名全部向后移动一位，并将第一行第一列的位置命名为id 移动前 移动后 3.从数据末端开始往上移动复制全部内容（不要直接ctrl+a，会将没用的空格也
单细胞seurat入门—— 从原始数据到表达矩阵
生信小博士的博客
11-26 5147
根据所使用的建库方法，单细胞的RNA序列（也称为读取（reads）或标签（tags））将从转录本的3'端（或5'端）（10X Genomics，CEL-seq2，Drop-seq，inDrops）或全长转录本（Smart-seq）获得。因此，我们的教程将详细分析这些3'端流程的数据，重点是基于液滴的方法（inDrops，Drop seq，10X Genomics）。建库方法中使用的细胞条码应该是已知的，且未知的条码将会被丢弃，同时允许存在适量与已知细胞条码不匹配的现象。
生物信息学数据库之单细胞数据库
03-18
经过去批次效应，标准化处理的单细胞数据库，包括约800个细胞的20000个基因表达谱，收录了T-cell, B-cell，NK-cell，Astrocyte-cell等。 数据库为Rdata格式，需要简单的R语言基础，已经附带api及说明书，方便数据库...
单细胞测序技术详解：从基础概念到实战代码的全面指南
最新发布
04-18
使用场景及目标：①理解单细胞测序的概念和发展历史；②掌握单细胞测序数据处理的关键技术和最佳实践；③能够独立完成从原始数据到细胞分群的完整分析流程。 其他说明：文章强调了代码背后生物学意义的理解，并分享...
探索生物信息学：单细胞数据库及其应用
资源摘要信息:"生物信息学数据库之单细胞数据库" 生物信息学是研究生物数据的科学，特别是在分子水平上对生物大分子、基因组、蛋白质组、代谢组等生物信息的采集、处理、存储、分析、解释和传播。其中，单细胞测序...
七龙珠 |召唤一份单细胞数据库汇总
悟道西方
09-16 5762
每次分析自己的单细胞数据后，都让我产生无限的遐想与yy，总感觉不对劲也说不上是哪里，于是总想找别人发表的单细胞数据分析一下，第一步是检索， 检索 检索 。。。。 睡着了…… 那么，就总结一下收录有单细胞发表数据的数据库吧，可以帮助大家减少看文献的负担哈！（如何快准狠地找到相关领域的经典文献？） 单细胞数据库汇总 1. PanglaoDB 以上是该单细胞数据库的界面，左边有不同的检索方式...
在linux中用同一个版本的R 同时安装 Seurat2 和 Seurat3的教程
09-14
主要介绍了在linux中用同一个版本的R 同时安装 Seurat2 和 Seurat3的教程，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
Single Sign On 分析报告
08-14
SSO 也称为单点登录，就是就是通过用户的一次性鉴别登录，即可获得需访问系统和应用软件的授权，在此条件下，管理员无需修改或干涉用户登录就能方便的实施希望得到的安全控制。 随着信息技术和网络技术的发展，各种应用服务的不断普及，用户每天需要登录到许多不同的信息系统，如网络、邮件、数据库、各种应用服务器等。每个系统都要求用户遵循一定的安全策略，比如要求输入用户ID和口令。随着用户需要登录系统的增多，出错的可能性就会增加，受到非法截获和破坏的可能性也会增大，安全性就会相应降低。而如果用户忘记了口令，不能执行任务，就需要请求管理员的帮助，并只能在重新获得口令之前等待，造成了系统和安全管理资源的开销，降低了生产效率。为避免这种尴尬，牢记登录信息，用户一般会简化密码，或者在多个系统中使用相同的口令，或者创建一个口令"列表"--这些都是会危及公司信息保密性的几种习惯性做法。 当这些安全风险逐步反映出来，管理员增加一些新的安全措施的时候，这些措施却在减少系统的可用性，并且会增大系统管理的复杂度。 因此，在市场上提出了这样的需求：网络用户可以基于最初访问网络时的一次身份验证，对所有被授权的网络资源进行无缝的访问。从而提高网络用户的工作效率，降低网络操作的费用，并提高网络的安全性。
大型单细胞数据分析解决方案
leroylee7的博客
02-08 1051
为什么要做大型单细胞数据分析 因为单细胞数据在呈指数增长，遇到大数据集只是早晚的问题。曾经我们困惑一个物种的基因组那么大，如果给很多物种都测基因组的话，拿什么来存储这些数据？随着单细胞技术的成熟，测序成本的下降，眼见单细胞数据通量将会呈现超指数增长。在bulk时代所几十例转录组会觉得已经做了很多了，而单细胞时代少则几千大则百万的数据量。我们不能怪时代太快，只能怪自己没有做好心理准备。 数据驱动 如今在生命科学研究范式里，有了数据驱动（data-driven）的选项。那么，什么是数据驱动的呢?这一概
用Python Pandas高效操作数据库：从查询到写入的完整指南
eqwaak0的博客
04-17 1657
连接管理：始终使用上下文管理器确保连接关闭类型声明：显式定义字段类型避免隐式转换批量操作：合理设置chunksize提升吞吐量索引优化：为查询字段添加数据库索引错误处理：添加重试机制应对网络波动完整示例代码仓库GitHub链接扩展阅读：《Pandas高效数据处理技巧》通过掌握这些核心技巧，您可以将Pandas的灵活数据处理能力与数据库的强大存储管理完美结合，构建高效可靠的数据流水线。
2020常用单细胞数据库汇总
leroylee7的博客
11-10 1万+
今天总结一下收录有单细胞发表数据的数据库吧，可以帮助大家减少看文献的负担。 1.PanglaoDB 以上是该单细胞数据库的界面，左边有不同的检索方式，右面是对该数据库的大致介绍。该数据库的物种虽然只有人和小鼠，Tissue的种类和数目却有很多；我常用的是下载tissue数据，比如我现在要下载10X小鼠肺脏的rawdata文件，操作如下： 首先点击sample： 分别对species，protocol进行选择，然后找到Lung，点击SRA序列号即可进入rawdata下载目录： ...
生物信息学常用数据库
热门推荐
wish_to_top的博客
07-08 1万+
写在前面 说来惭愧，感觉读到研究生，说来说去张口闭口也就是TCGA、GEO、ARRAYEXPRESS、GTEX数据库，感觉还不如一些临床医生自学生物信息学的，平常都没去探索一些新的数据库，这边做个记录.黑色部分代表我查到的简介，而红色部分则表示我的个人看法 GEO数据库 GEO数据库全称GENE EXPRESSION OMNIBUS，是由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库。它收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据，目前已经发表的论文中涉及到的基因表达检测的数据可以通过这个数据
单细胞数据库汇总
weixin_30673611的博客
05-18 3802
单细胞技术在飞速发展，随着数据的积累，对应的数据库也相应出现。 CellMarker - 总结了目前的celltype对应的marker，同时给出了数据的文献链接。 Mouse Cell Atlas - 2017年Nature文章，相当于把整个小鼠都测了，得到了一大堆的10x数据，郭国冀。 PanglaoDB - 人鼠单细胞数据库，比较全面。Database，2019 signat...
2021常用单细胞数据库整理汇总
leroylee7的博客
02-03 1万+
近几年，单细胞的研究蔚然成风，受到很多科研人员的青睐。小编为大家整理了迄今为止，最全的单细胞线上数据库，可以帮助你更准确地进行细胞注释和分析，也可以用作研究前期的数据探索。 单细胞数据库分类 Human Cell Landscape (HCL) Human Cell Atlas (HCA ) Human Protein Atlas (HPA) SC2disease Cell BLAST CellMarker P...
生物数据库建设，等你来~
悟道西方
06-19 2416
高通量测序技术的发展使得数据的获取越来越容易，数据也累计越来越多； 生物信息的发展为解析数据提出假说提供了很好的技术手段； 数据有了，分析结果有了，文章发表了，皆大欢喜。 然后呢？为我们出力的数据怎么处理？ 鸟尽弓藏，兔死狗烹？ 让他们蜷缩在Excel里？ 让他们沉睡在服务器上？ 还是提供个在线平台让数据好好组织起来，更方便实验室以后的查询、分析和使用？ 或者也可以成为自己研究的小领域的标准库？ ...
cellpred <- SingleR(test=testdata, ref=ref_Human_all, clusters=cluster, assay.type.test="logcounts" + labels=ref_Human_all@colData@listData[["label.main"]], assay.type.ref="logcounts")哪里不对
03-19
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在使用R语言中的SingleR函数时可能遇到的参数设置问题，特别是关于测试数据、参考数据、clusters、assay.type.test、labels和assay.type.ref这些参数。首先，我应该回忆一下SingleR的基本用法和相关文档。 根据用户提供的引用信息，特别是引用[1]中的例子：`cellpred<-SingleR(test=testdata,ref=refdata,labels=refdata$label.main)`，可以看出test和ref参数是必须的，而labels参数指定了参考数据的标签。用户提到的问题可能涉及参数是否正确设置，比如数据格式是否匹配，assay类型是否正确等。 接下来，我需要考虑常见的错误点。比如，测试数据和参考数据是否都是单细胞实验对象（如SingleCellExperiment或Seurat对象），assay名称是否正确。例如，在引用[3]中，用户将Seurat对象转换为SingleCellExperiment时指定了assay='integrated'，所以在使用SingleR时可能需要设置assay.type.test='integrated'，而参考数据可能使用默认的assay，比如logcounts，或者需要明确指定assay.type.ref。 另一个问题是clusters参数。如果用户希望对整个样本进行注释而不是单个细胞，可能需要提供聚类信息。但若clusters参数设置不当，可能导致错误，比如聚类数量与标签不匹配，或者未正确传递聚类信息。 标签的格式也很重要，必须是与参考数据中细胞对应的因子或字符向量。例如，引用[1]中的`labels=refdata$label.main`，需要确保refdata$label.main是正确的标签向量，并且长度与参考数据的细胞数一致。 此外，检查数据预处理是否一致，比如是否都进行了标准化，是否有批次效应等，这些可能影响注释结果。例如，引用[2]提到自动化注释的准确性依赖于背景知识，可能用户需要确保参考数据与测试数据在技术平台上匹配。 可能的解决方案步骤包括：验证数据格式是否正确，检查assay类型是否对应，确认标签是否存在缺失或错误，检查聚类参数是否适用，以及预处理步骤是否一致。此外，查看错误信息或输出结果中的警告，可以帮助定位问题。 最后，生成相关问题需要考虑用户在参数设置、数据预处理、结果解读等方面可能遇到的进一步疑问，比如如何处理批次效应，选择哪个参考数据集，或与其他注释工具比较等。</think>### SingleR函数参数排查指南 #### 1. **数据格式验证** - **测试数据(test)**：需为矩阵/SingleCellExperiment/Seurat对象 - **参考数据(ref)**：需与测试数据格式一致，推荐使用标准化后的logcounts数据[^1] - *典型错误*：Seurat对象未转换格式直接传入，需使用`as.SingleCellExperiment()`转换（如引用[3]） #### 2. **关键参数设置** | 参数 | 测试数据要求 | 参考数据要求 | 常见错误示例 | |------|-------------|-------------|-------------| | `assay.type.test` | 需指定非默认assay时使用（如`'integrated'`） | - | 未指定时默认使用logcounts | | `assay.type.ref` | - | 需与参考数据集预处理方法一致 | 参考数据使用counts而非logcounts | | `clusters` | 当进行群体注释时提供 | - | 聚类结果与标签维度不匹配 | | `labels` | - | 必须为因子/字符向量 | 使用数值型标签导致类型错误 | #### 3. **标签匹配验证** - 使用`table(refdata$label.main)`检查参考数据标签分布 - 确保标签无缺失值：`sum(is.na(refdata$label.main)) == 0` - 推荐使用权威标记数据库（如引用[2]提到的cellMarker/PanglaoDB） #### 4. **典型错误场景** ```r # 错误案例：assay未指定导致维度不匹配 sce.test <- as.SingleCellExperiment(seurat_obj, assay='RNA') sce.ref <- as.SingleCellExperiment(ref_seurat, assay='integrated') pred <- SingleR(test=sce.test, ref=sce.ref) # 触发维度错误 # 正确写法： pred <- SingleR(test=sce.test, ref=sce.ref, assay.type.test='logcounts', assay.type.ref='integrated') ``` #### 5. **结果验证方法** - 运行`plotScoreHeatmap(pred)`检查注释置信度 - 使用`summary(pred$labels)`查看注释分布合理性 - 对比`plotDeltaDistribution(pred)`判断阈值设置
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