【单细胞】Python单细胞分析数据结构AnnData

最新推荐文章于 2025-06-10 13:17:09 发布
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分类专栏： 生物信息 文章标签： 单细胞
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文章详细介绍了AnnData这一Python库，它是单细胞分析中的关键数据结构。AnnData设计用于存储高维生物信息学数据，结合了观测数据和附加的层次信息。Scanpy库利用AnnData进行高效分析，并提供了丰富的API用法来操作和探索这些数据。文章通过实例探讨了如何使用AnnData和Scanpy进行数据处理和分析。

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单细胞分析Scanpy(一)：Anndata数据结构
关关难过关关过
08-13 5896
Scanpy是一个分析单细胞转录组数据的python库，AnnData是scanpy的数据存储格式。
Scanpy（3）单细胞数据分析常规流程
xiaoyaozizai017的博客
06-05 1963
面对高效快速的要求上，使用R分析数据越来越困难，转战Python分析，我们通过scanpy官网去学习如何分析单细胞下游常规分析。数据3k PBMC来自健康的志愿者，可从10x Genomics免费获得。在linux系统上，可以取消注释并运行以下操作来下载和解压缩数据。最后一行创建一个用于保存已处理数据的目录write，后面直接使用保存的数据，能快速加载数据。
scanpy：Python中的单细胞分析。 扩展到> 1M个单元
02-04
scanpy：Python中的单细胞分析。 扩展到> 1M个单元
单细胞分析的 Python 包 Scanpy（图文详解）
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Baimoc
07-14 4万+
文章目录一、安装二、使用1、准备工作2、预处理过滤低质量细胞样本3、检测特异性基因4、主成分分析（Principal component analysis）5、领域图，聚类图（Neighborhood graph）6、检索标记基因7、保存数据8、番外 一、安装 如果没有conda 基础，参考： Conda 安装使用图文详解（2021版） pip install scanpy conda install -y -c conda-forge leidenalg 二、使用 1、准备工作 # 载入包 import
单细胞分析教程 | （一）Python单细胞质控全流程
最新发布
weixin_42691420的博客
06-10 534
Python进行单细胞分析--质控
单细胞测序数据分析python工具库Scanpy
SN的博客
08-17 1094
Step 3：特征选择-->寻找高变基因。Step 7：寻找差异基因，并且可视化。Step 1：创建annData对象。R中的Seurat object。每个细胞类型对应的marker。annData 数据结构。Step 4：数据归一化。Step 6: 聚类分群。Step 2：数据标准化。Step 5：数据降维。Leiden分群方法。补充说明：遇到问题怎么办。编辑annData对象。
python小白入门单细胞分析scanpy
生信小博士的博客
12-06 5675
Scanpy 和 Seurat 基本上完全一样，Scanpy 构建的对象叫做 AnnData 对象，他的数据存储是以4 个模块存储
python sci数据_scanpy学习笔记:用Python分析单细胞数据
weixin_39839018的博客
12-11 4177
Scanpy 是一个基于 Python 分析单细胞数据的软件包，内容包括预处理，可视化，聚类，拟时序分析和差异表达分析等。本文翻译自 scanpy 的官方教程Preprocessing and clustering 3k PBMCs[1]，用 scanpy 重现Seurat聚类教程[2]中的绝大部分内容。0. scanpy 安装Anaconda# scanpyconda install-c ...
AnnData：单细胞和空间组学分析的数据基石
池塘春草梦的博客
01-14 2542
今天我们来系统学习一下单细胞分析的标准数据类型——AnnData！AnnData就是有注释的数据，全称是Annotated Data。
基于 python 的单细胞转录因子分析
qq_40966210的博客
11-23 1972
基于 python 的单细胞转录因子分析 pyscenic 文章目录基于 python 的单细胞转录因子分析前言Main 前言 流程极为简单，几乎没有任何难度 Main Install pyscenic ！Attention, python version >=3.7 pip install pyscenic Download reference datas wget -c https://github.com/aertslab/pySCENIC/archive/refs/heads
使用Python进行单细胞RNA测序数据的聚类分析
2501_91379797的博客
03-28 474
单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术让我们能窥探细胞异质性，是生物信息学的前沿领域。Python凭借其丰富的分析库，成为处理scRNA-seq数据的利器。本文将介绍如何用Python对单细胞数据进行预处理和聚类分析，适合想探索单细胞世界的科研人员。从计数矩阵到UMAP图，几步就能揭示细胞多样性。后续可以深入研究细胞轨迹或空间转录组。这个流程能帮你找到细胞群，但下一步可以标记细胞类型或找差异基因。我之前用这方法分析过一个免疫细胞数据集，发现一个罕见亚群，直接促成了一篇合作论文。第一步：加载单细胞数据。
python单细胞分析scanp，小白入门必看！
weixin_68789096的博客
12-11 2003
基本概念介绍。
Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程（三）——python(scanpy)
coffeeii的博客
05-23 4951
文章参考至，做了一个更详细的解读。本教程探讨了 scanpy 的可视化可能性，分为三个部分：嵌入的散点图（例如 UMAP、t-SNE）使用已知标记基因鉴定簇差异表达基因的可视化在本教程中，我们将使用来自 10x 的数据集，其中包含来自PBMC的 68k 个细胞。Scanpy 在其分布中包括该数据集的简化样本，该数据集仅包含 700 个细胞和 765 个高度可变的基因。该数据集已经过预处理和 UMAP 计算。在本教程中，我们还将使用以下文献标记：B细胞：CD79A、MS4A1。
Python单细胞分析数据结构——AnnData
XerCis的博客
07-18 6427
AnnData是一种类似矩阵的数据，用于单细胞分析，已成为 Python 中该领域的标准数据结构。
1.基于python的单细胞数据预处理-降维可视化
白景屹的博客
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scanpy单细胞分析官网示例全解析（二）全网最详细及细节
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01-26 3785
scanpy核心的画图功能介绍大全
单细胞数据分析python
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### 使用Python进行单细胞数据分析 #### 创建和操作AnnData对象 为了有效地处理单细胞基因表达数据，通常会使用`anndata`库来创建一个名为`AnnData`的对象。此对象能够高效地存储矩阵形式的数据以及与之关联的各种类型的元数据[^1]。 ```python import numpy as np import anndata as ad from scipy.sparse import csr_matrix counts = csr_matrix(np.random.poisson(1, size=(100, 2000)), dtype=np.float32) adata = ad.AnnData(counts) # 添加非结构化的元数据到.uns属性中 adata.uns['random'] = [1, 2, 3] print(adata.uns) # 展示非结构化元数据部分的内容 ``` 上述代码展示了如何初始化一个稀疏计数矩阵并将其转换成`AnnData`对象，同时也说明了怎样向`.uns`字段内加入自定义的非结构化信息。 #### 加载已有的单细胞数据集 当涉及到实际项目中的应用时，往往需要读取已经过初步处理的数据文件。下面的例子演示了从HDF5格式(`.h5ad`)读入之前保存好的单细胞数据： ```python import scanpy as sc adata = sc.read("./data/s4d8_preprocess.h5ad") print(adata) # 输出 AnnData 对象基本信息 print(adata.X.max()) # 查看原始数据的最大值 ``` 这段脚本利用了`scanpy`包提供的功能去加载外部储存的单细胞RNA-seq数据，并打印出该数据集中的一些统计特性[^2]。 #### 数据探索与预览 一旦拥有了完整的`AnnData`实例之后，就可以进一步探究其内部结构。例如查看观测层面（即样本）、变量层面（通常是基因）以及其他附加的信息如PCA降维后的坐标等： ```python print(f"Observations metadata: {list(adata.obs.columns)}") print(f"Variables metadata: {list(adata.var.columns)}") print(f"Unstructured metadata: {list(adata.uns.keys())}") if 'X_pca' in adata.obsm: print("Principal component coordinates are available.") else: print("No PCA results found.") ``` 通过这种方式可以获得关于当前工作区内的所有重要细节概述[^3]。 #### 单细胞数据分析流程简介 对于更深入的研究需求，则可能涉及诸如质量控制、标准化、批次效应校正等多个环节的操作。这些高级主题超出了这里简单介绍的范围，但在文献中有详细的描述[^4]。
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