Seurat 5: 数据整合

相关文章

• 

  sc-RAN-seq 数据分析||Seurat新版教程: Int

  如果只是做单个样本的sc-RNA-seq数据分析，并不能体会到Seurat的强大，因为Seurat天生为整合而生。...

• 

  Seurat 4.0 || 分析scRNA和膜蛋白数据

  前情回顾 Seurat 4.0 ||单细胞多模态数据整合算法WNN[https://www.jianshu.com...

• 

  刘小泽学习组合多个单细胞转录组数据

  刘小泽写于19.10.8前几天单细胞天地推送了一篇整合scRNA数据的文章：使用seurat3的merge功能整合...

• 

  单细胞空间转录分析之Scanpy-多样本整合

  和Seurat一样，Scanpy也提供了多样本空转数据的整合https://scanpy-tutorials.re...

• 

  单细胞笔记7-scRNA-seq去除批次效应

  Seurat Seurat整合流程与原理 使用CCA分析将两个数据集降维到同一个低维空间，因为CCA降维之后的空间...

• 单细胞笔记6-Seurat v4新特性

  引言 Seurat v4的亮点主要是进行多模态数据的整合，即多组学整合，主要算法是加权最近邻(WNN)分析，用于学...

• 

  单细胞多样本整合-GSE162631

  GSE162631，4个胶质瘤样本，总计5万多个细胞。Seurat+CCA整合+singleR跑了跑。

• 

  Seurat 基于celltype类型进行层次聚类

  Seurat v3的标准整合流程会返回一个新的assay存储了数据调整的expr counts <- scRNA[...

• Harmony整合单细胞数

  Seurat结合Harmony的整合流程 参考：单细胞测序分析: Seurat V3联合harmony进行单细胞数...

• 

  空间转录组第七讲：多样本合并、marker基因分析

  前面介绍了利用Seurat对10x空间转录组数据单个样本进行数据预处理、降维、聚类分析。今天来继续分享怎么整合多个...