@Svven 没必要
单细胞测序上游分析-从原始数据到cellranger定量单细胞系列教程目录索引,持续更新...[//www.greatytc.com/p/98fc6c80c216] 为避免造成环境污染,建议使用conda创建隔离环境进行...
@Svven 没必要
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@Jeffery_61cc nohup会输出日志文件
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@香草杏仁 没什么问题,不过注意测序时的实验设计。没给详细信息可以向作者发邮件询问。
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@我们一起舔过铁栏杆 1.确保你前期注释的细胞类型没问题。2.可以尝试更换成免疫细胞作为参考
01.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv运行参考文献Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequenci...
@我们一起舔过铁栏杆 可以的
01.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv运行参考文献Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequenci...
id传入错误,检查脚本读取的SRR_Acc_List.txt和文件对应关系是否正确,文件名是否正确。
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参考生信技能树教程https://mp.weixin.qq.com/s/i6_x1yeMbXawfKm36ewnKQ[https://mp.weixin.qq.com/s/i...
SCT流程在目录里也有。各有优势吧,谈不上哪个主流
02.取细胞子集后的Seurat标准流程(简洁版)在项目取子集后,需要对所取细胞子集进行重新聚类分群,这里提供简洁的流程代码。 对于最佳PC数量的选择建议结合,先前文章01.单细胞降维最佳PC数量选取[https://www...
还是要各种方法交叉使用,目前还没找到万能的区分方法。对于细胞类型的判定,也是单细胞测序的劣势之一,目前都在大胆的定义,很多文章中也存在错误注释。如果不涉及最终的关键结论,大胆注释就好。
02.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv结果处理关于infercnv的输入文件整理和运行参数参考01.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv运行[//www.greatytc.com/p...
k值的选择原文方法部分可以阅读参考下,我尝试了不同的数据集发现infercnv的方法并不适用于所有数据集。对于低拷贝数变异的肿瘤样本,这种方法会在聚类时将所有ep都归为正常细胞。有关于使用marker区分肿瘤和正常ep细胞的,你可以多看一下关于你所做样本种类的文章。
02.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv结果处理关于infercnv的输入文件整理和运行参数参考01.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv运行[//www.greatytc.com/p...
pc数量还是要根据下游分析结果不断修改尝试的,不必纠结,这里的方法也是我在早期的时候摘抄记录的,没有深究。
单细胞降维最佳PC数量选取筛选标准 1.主成分累积贡献大于90%2.PC本身对方差贡献小于5%3.两个连续PCs之间差异小于0.1% 转载来源: 生信技能树jimmy[https://cloud.te...
检查版本,提供报错信息
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.tar解包:tar xvf FileName.tar打包:tar cvf FileName.tar DirName(注:tar是打包,不是压缩!) .gz解压1:gunzi...
哦,感谢你
新-03.使用SCTransform标准化流程质控降维具体改进: 使用了Seurat官网更新的最新标准化方法SCTransform v2,此方法在下游注释中可更佳清晰的分辨细胞亚群。 添加了Harmony算法以对样本间批次效应进...
更新最新版的TCGAbiolinks试试,更新方法见作者github。
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最好linux。都是shell脚本或bash命令
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A Guide to T Cell Markers[https://www.biocompare.com/Editorial-Articles/569888-A-Guide-...
单细胞系列教程目录索引,持续更新...[//www.greatytc.com/p/98fc6c80c216] 为避免造成环境污染,建议使用conda创建隔离环境进行...