ZxVSaccount的博客

Multimodal analysis”（多模态分析）指的是同时整合和分析多种不同类型的数据模式。基因表达数据（如 RNA 测序数据）与蛋白质表达数据的结合分析。基因表达数据与细胞表面标志物数据（如通过抗体检测得到的数据）的联合分析。不同组学数据（如转录组学和蛋白质组学数据）的综合考量。通过多模态分析，可以更全面、综合地了解细胞的特征和状态，发现不同数据模式之间的关联和协同关系，从而获得更深入、更全面的生物学见解。百度网盘提取码：bui1。

本文是基于seurat v5版本的教程复现,主要依据来源于官网seurat v5建议大家有时间的话可以去官网进行详细阅读学习!本节内容在之前seurat v4的教程都很多都有提到,文章所用到的数据及代码已经给各位放在这里了,有需要自取!请点击这里哦提取码：bui1。

CD8A这一基因对这类细胞的某些生物学特征具有相关性，我需要按照这一基因的表达量将T Cell划分为高、中、低三个组，这一思路在TCGA数据挖掘中十分常见.

【代码】全网最详细单细胞保姆级分析教程(五) --- 细胞富集。

【代码】全网最详细单细胞保姆级教程(四) --- 细胞间差异分析及可视化。

前面我们学习了对单细胞流程化的分析过程,也了解了seurat对象的基本结构,从之前的学习中,我们知道细胞注释是及其重要的一部分,因此接下来让我们详细探讨一下细胞注释有哪些方法吧!!

上一节我们研究了如何对单样本进行分析,这节我们就着重来研究一下如何对多样本整合进行研究分析!

通过观察热图，可以了解不同细胞在主成分上的分布情况，以及主成分与细胞特征之间的关系。数据归一化是数据分析中的常见步骤，旨在消除数据集中不同特征之间的量纲差异，并使它们在相同的尺度上进行比较。函数会根据指定的主成分维度计算数据点之间的距离，并找到每个数据点的邻居。函数会根据数据点之间的相似性将其分组到不同的聚类中。数据缩放是数据分析中的常见步骤，旨在将数据的特征值调整到相似的范围，以避免某些特征对分析结果的过度影响。通过可视化维度载荷，可以了解哪些特征对主成分的形成起到了重要作用，以及不同特征之间的相关性。