1.背景知识 众所周知，limma可以做基因表达芯片和转录组数据的差异分析，可以方便的得处两组之间有表达量差别的基因。多分组差异分析其实也是两两差异分析的批量做法。 有的实验...
发简信
IP属地：浙江
1.背景知识 众所周知，limma可以做基因表达芯片和转录组数据的差异分析，可以方便的得处两组之间有表达量差别的基因。多分组差异分析其实也是两两差异分析的批量做法。 有的实验...
1.背景知识 众所周知，单细胞转录组数据的输入文件是多种多样的，详见:不同文件格式单细胞数据读取流程 https://mp.weixin.qq.com/s/W7szy-Kg6...
基因表达芯片的数值范围是需要关注的信息。 可以从箱线图上面看出大部分的端倪。 特殊数据看过来 这个数据的范围是在0-4之间的。正常的log之后的数据范围是0~20之间，这个范...
[TOC] 0.背景知识 trans_array这个函数的作用是讲探针表达矩阵转换为基因表达矩阵。 因为探针和基因不是一一对应的关系，会存在多个探针对应同一个基因的情况。例如...
网络不好如何装包，本地安装方法和注意事项 1.R包正规军：大多数的包可以被镜像解决 R包正规军有两支部队，一支是CRAN，是R语言官方网站，各种方向都有。一支是Biocond...
初学者 推荐直接装最新版R。见https://www.bilibili.com/video/BV1J44y1R7ci/[https://www.bilibili.com/vi...
0. 背景知识 细胞通讯是单细胞数据高级分析中比较常见的一个，我们习惯使用的R包是CellChat。 这个是CellChat的一手教程： https://htmlprevie...
0.背景知识 做拟时序分析是为了探索自己感兴趣的几种细胞之间的发育关系，一般不是用全部类型的细胞来做的。例如本例中选择了CD14和CD16单核细胞。 如果让ai来说拟时序的目...
0.背景知识 做拟时序分析是为了探索自己感兴趣的几种细胞之间的发育关系，一般不是用全部类型的细胞来做的。例如本例中选择了CD14和CD16单核细胞。 如果让ai来说拟时序的目...
1.为什么我们偏爱英文的提示和报错？ 因为学习新技能，怎么样都要遇到问题并解决问题的，英文的报错信息更容易搜索得到答案，而中文的就不怎么好搜。mac的同学就不用看了，默认就是...
0.背景知识 Seurat里的FindClusters函数设置的resolution数值越大，分群的数量就越多，但是当单细胞数量太多的时候，会遇到resolution再变大，...
在使用Seurat包得到降维聚类分群的结果后，就可以对数据进行注释了。Garnett是Cole Trapnell 实验室实验室开发的自动注释R包，使用机器学习算法来预测细胞类...