【单细胞】Python单细胞分析数据结构AnnData

深入理解AnnData：Python中的单细胞分析数据框架
最新推荐文章于 2025-08-10 12:47:23 发布
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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。

1 AnnData数据结构

参考文献

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单细胞分析教程 | （一）Python单细胞质控全流程
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Python进行单细胞分析--质控
scanpy单细胞转录组python教程（四）：单样本数据分析之降维聚类及细胞注释
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本文介绍了使用scanpy进行单细胞转录组分析的降维聚类和细胞注释流程。首先通过PCA降维并可视化主成分贡献，然后使用不同分辨率参数（0.2-1.0）进行Leiden聚类。通过Wilcoxon检验鉴定marker基因，并基于经典marker基因手动注释细胞类型。最后对低质量细胞群进行过滤，并重新计算邻居图和UMAP可视化。流程中包含PCA方差分析、多分辨率聚类比较、marker基因筛选和基于UMAP的细胞类型可视化等关键步骤，为后续分析奠定基础。
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单细胞测序数据分析python工具库Scanpy
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08-17 1371
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
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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
单细胞分析Scanpy(一)：Anndata数据结构
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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
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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。
基于 python 的单细胞转录因子分析
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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
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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！
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基本概念介绍。
Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程（三）——python(scanpy)
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05-23 5464
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。
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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。
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领域的广泛应用，Scanpy可以轻松与其他Python库和工具集成，如用于深度学习的PyTorch和TensorFlow，以及用于数据处理和分析的 Pandas 和 NumPy 等，便于进行更复杂的多模态数据分析和机器学习任务。刚才我们添加的cell_type以及my_pathway包含的均是单个围堵的注释信息，而有些数据是以多维度的形式参与单细胞的数据处理。例如在scRNA-seq的数据中，每一行的数据对应为一个细胞表达的所有基因数据，每一列的数据对应为一个基因在所有细胞中的表达数据(这点与R中不同，
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python的一个库，专门用于处理、分析单细胞RNA测序数据或其他高维生物数据。单细胞RNA测序分析工具scanpy处理对象就是anndata数据结构。
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