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BioSciTools單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組10X-Genomics SingleCell-RNASeq分析

2023-03-09 20:51 作者:BioSciTools  | 我要投稿
  • 1.Update Description

  • 2.Algorithm New Apps

  • 3.SingleCell New Apps

1.Update Description

BioSciTool v1.3.2
Website: https://bioscitools.github.io
Github: https://github.com/bioscitools/bioscitools.github.io

親愛的BioSciTools用戶:
高校開學(xué)已有些時(shí)間,此次BioSciTool更新帶來基于10X Genomics測(cè)序CellRange輸出結(jié)果的單細(xì)胞常規(guī)轉(zhuǎn)錄組(SingleCell RNA-Seq)數(shù)據(jù)分析程序。多個(gè)程序主要參考10X Genomics數(shù)據(jù)格式和Seurat數(shù)據(jù)分析流程,允許用戶執(zhí)行數(shù)據(jù)QC、細(xì)胞過濾、線粒體基因占比統(tǒng)計(jì)、Feature過濾、高變Feature鑒定、PCA分析及JackStraw對(duì)PCA的選擇、細(xì)胞UMAP/TSNE聚類、所有Cluster的Marker基因選擇,所有分析中輸出可視化結(jié)果和對(duì)應(yīng)的表格數(shù)據(jù)。更新程序如下:Algorithm分類中更新Heatmap、CircosHeatmap,SingleCell分類中更新FeatureQC, FeatureFilter, FeatureVariable, FeaturePCA, PCAJackStraw, CellUMAP, CellTSNE, MarkerViolin, MarkerUMAP, MarkerHeatmap, CellAnnotation。下面做簡(jiǎn)單介紹:

圖片
Figure.1 BioSciTools-20230219

2.Algorithm New Apps

2.1 Heatmap
常規(guī)矩陣數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的熱圖可視化

圖片
Figure.2.1 Heatmap

2.2 CircosHeatmap
矩陣數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以Circos環(huán)狀熱圖可視化

圖片
Figure.2.2 CircosHeatmap

3.SingleCell New Apps

3.1 FeatureQC
過濾低質(zhì)量的通常具有很少的基因的細(xì)胞或空液滴,過濾細(xì)胞雙倍體或多重體可能表現(xiàn)出異常高的基因計(jì)數(shù)。

圖片
Figure.3.1 FeatureQC

3.2 FeatureFilter
低質(zhì)量/垂死的細(xì)胞通常表現(xiàn)出廣泛的線粒體污染,使用PercentageFeatureSet()函數(shù)計(jì)算線粒體質(zhì)量控制指標(biāo),使用所有以MT開頭的基因作為一組線粒體基因,最終過濾過濾具有超過2500或少于200個(gè)獨(dú)特特征的細(xì)胞,過濾線粒體計(jì)數(shù)>5%的細(xì)胞。

圖片
Figure.3.2 FeatureFilter

3.3 FeatureVariable
首先使用全局縮放歸一化方法“LogNormalize”,該方法將每個(gè)單元的特征表達(dá)式測(cè)量值歸一化為總表達(dá)式,將其乘以縮放因子(默認(rèn)為10000),并對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。然后鑒定高度可變特征的識(shí)別(特征選擇)。

圖片
Figure.3.3 FeatureVariable

3.4 FeaturePCA
應(yīng)用線性變換縮放作為PCA等降維技術(shù)之前的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)處理步驟。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)執(zhí)行PCA。默認(rèn)情況下,僅使用先前確定的變量特征作為輸入。

圖片
Figure.3.4 FeaturePCA

3.5 PCAJackStraw
基于JackStraw算法對(duì)PCA分析的所有或前20個(gè)PC執(zhí)行計(jì)算評(píng)估,計(jì)算所得含有P-value,并可視化選擇最符合條件的1-n個(gè)PC。

圖片
Figure.3.5 PCAJackStraw

3.6 CellUMAP
細(xì)胞聚類后基于UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)非線性降維使得細(xì)胞在圖中聚簇。

圖片
Figure.3.6 CellUMAP

3.7 CellTSNE
細(xì)胞聚類后基于TSNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)非線性降維使得細(xì)胞在圖中聚簇。

圖片
Figure.3.7 CellTSNE

3.8 MarkerViolin
基于所有細(xì)胞聚類篩選差異表達(dá)基因作為Marker基因,可以可視化多個(gè)Marker基因在多個(gè)細(xì)胞類群中的表達(dá)。

圖片
Figure.3.8 MarkerViolin

3.9 MarkerUMAP
基于所有細(xì)胞聚類篩選差異表達(dá)基因作為Marker基因,可以可視化多個(gè)Marker基因在多個(gè)細(xì)胞類群中的表達(dá)。

圖片
Figure.3.9 MarkerUMAP

3.10 MarkerHeatmap
基于所有細(xì)胞聚類篩選差異表達(dá)基因作為Marker基因,可以可視化多個(gè)Marker基因在多個(gè)細(xì)胞類群中的表達(dá)。

圖片
Figure.3.10 MarkerHeatmap

3.11 CellAnnotation
根據(jù)細(xì)胞特征基因鑒定細(xì)胞類群,并注釋所有細(xì)胞類群。

圖片
Figure.3.11 CellAnnotation

后續(xù)預(yù)告:?jiǎn)渭?xì)胞空間組學(xué)相關(guān)的程序正在寫,預(yù)計(jì)在下次更新中增加!


BioSciTools單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組10X-Genomics SingleCell-RNASeq分析的評(píng)論 (共 條)

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