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单细胞||SingleR鉴定细胞类型
给定具有已知标签的样本（单细胞或RNAseq）参考数据集，它将基于与参考数据的相似性标记测试数据集中的新细胞。 对所有标签重复此操作，然后将得分最高的标签作为此细胞的注释。 选择性执行微调 ? 为了提高速度，我们只选取100个细胞来标记细胞类型。 输出的每一行都包含单个细胞的预测结果。 与默认检测算法相比，此方法更慢，但更适合单细胞数据。
6.4K32发布于 2020-05-04 - 来自专栏生信宝典
单细胞文章专列——细胞图谱
摘要：单细胞测序是分析复杂系统中细胞异质性的宝贵工具。然而，我们尚未获得人类全面的单细胞图谱。在这里，我们使用单细胞mRNA测序来确定所有主要人体器官的细胞类型组成，并构建人类细胞图谱（HCL）。 我们发现了五种干/体细胞类型（间质细胞，肌样细胞，支持细胞，内皮细胞，巨噬细胞），并观察了生殖-干细胞相互作用和关键的人鼠之间的差异。 我们的分析揭示了在疾病中活跃的白细胞的21个子集，包括多类髓样细胞，T细胞，自然杀伤细胞和B细胞，它们既显示促炎反应又显示消炎反应。 在传导气道中，异质的基底细胞群产生特化的管腔细胞，用于清除粘液纤毛。在这里，我们对人支气管上皮细胞和小鼠气管上皮细胞进行单细胞谱分析，以获得传导气道中的细胞类型及其在稳态和再生中的行为的全面普查。 植入后，特定途径和转录因子触发细胞滋养细胞、外渗细胞滋养细胞和合胞滋养细胞的分化。着床时，外胚层经历向多能性的转变，这些细胞的转录组一直维持到原始条纹的产生。这些发育过程是由不同的多能性因子驱动的。
2.9K41发布于 2020-10-30 - 来自专栏生信菜鸟团
Cell | 单细胞转录组揭示肝实质细胞及NPC细胞的早期细胞谱系
为了解决这些问题，该研究分析了从胚胎E7.5天(内胚层祖细胞被指定时)到E10.5天(肝实质细胞和非实质细胞谱系出现时)的45334个单细胞转录组。 该研究描述了两种不同的间皮细胞类型以及早期肝星状细胞，并揭示了这些细胞群的不同时空分布。该研究捕获了成肝细胞特异性和迁移的转录谱，包括肝充质细胞类型的出现和成肝细胞集体迁移的证据。 ? 为了更清楚地肝细胞类型的发生，该研究对内胚层、间充质干细胞和内皮细胞系分别进行了研究。这些细胞系单独进行了可视化，使用Harmony包和Palantir包进一步分析，在发育层面重建细胞系的关系。 2.肝窦和血管内皮细胞在E9.5由共同的内皮祖细胞分化而来 该研究分析了从E7.5到E10.5的2,066个内皮细胞和造血细胞的转录组。 聚类后得到4个亚群，分别为成血管细胞、造血祖细胞、内皮细胞和肝窦内皮细胞（HSECs）；并用拟时序看了他们潜在的发展进化关系。 ? ?
3.2K20发布于 2020-11-11 - 来自专栏单细胞天地
肝上皮细胞单细胞亚群
，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞，大家很少涉及到，但是肝癌既然是来源于肝这样的组织， 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮，理论上是可以细分的。 我们早期大量关于使用infercnv来推断肿瘤单细胞转录组数据里面的拷贝数的教程： CNS图表复现09—上皮细胞可以区分为恶性与否 CNS图表复现13—使用inferCNV来区分肿瘤细胞的恶性与否 CNS 而且我们常见的巨噬细胞在肝脏里面被改名成为了Kuffer cell：枯否细胞 而我们常见的成纤维细胞，在肝脏里面被改名成为了 Hepatic stellate cell：肝星状细胞 大家也可以去测试一下这些基因在你的肝脏单细胞数据集里面是否好用 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群
2.5K60编辑于 2022-04-18 - 来自专栏单细胞天地
CNS图表复现03—单细胞区分免疫细胞和肿瘤细胞
如果你也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。 今天讲解第三步：根据一些基因的表达来区分细胞是否属于免疫细胞。 我在单细胞天地的教程：是否是免疫细胞很容易区分那是否是肿瘤细胞呢？ 不同标记基因在不同细胞亚群的表达情况 其中PTPRC基因代表的是CD45分子，是免疫细胞的标记，所以可以使用它来区分： # Annotate Immune vs Nonimmune clusters # table(sce@meta.data$immune_annotation) # Make and save relevant plots 接下来可以进行 TSNE plot 可视化，看到免疫细胞和非免疫细胞是泾渭分明 TSNE plot 可视化看免疫细胞 ---- ----
2.1K32发布于 2020-09-23 - 来自专栏单细胞天地
乳腺上皮细胞单细胞亚群
绝大部分文章都是抓住免疫细胞亚群进行细分，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞，大家很少涉及到，但是乳腺癌既然是来源于乳腺这样的组织， 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮，理论上是可以细分的。 但是上面的文章并没有针对乳腺上皮细胞进行细分，如果要分，首先得通过inferCNV等算法从上面的上皮细胞里面挑选到少量比例的正常细胞。 虽然绝大部分乳腺癌单细胞研究都并不会涉及到正常上皮细胞的细分亚群，因为有一些研究本来就是仅仅是关心肿瘤微环境所以在测序的时候就有目的过滤了非免疫细胞后进行单细胞建库 测序。 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群
1.4K30编辑于 2022-04-18 - 来自专栏Linux基础入门
单细胞转录组 | 细胞聚类分析
前言 单细胞测序的细胞数目成千上万，在后续分析中需要对其进行注释，但是对每一个细胞都进行注释不现实，因此我们需要对这些细胞进行聚类，这样只需要对聚类生成的cluster进行注释就可以了（聚成一类的细胞大概率是相同的细胞类型 目前Seurate采用的是谱聚类，基于共享最近邻图和模块化优化的聚类算法识别细胞簇。聚类算法原理请看：你知道scRNA-Seq细胞聚类的算法原理嘛？ 本文框架 1. 读取数据 该数据为标准化后储存降维信息的数据，降维数据获取请查看：单细胞转录组 | 数据降维 scRNA <-load("scRNA1.Rdata") 5. 细胞聚类 5.1 构建SNN图（最近邻图） FindNeighbors函数格式：FindNeighbors(object,dims = 1:10,……) object：标准化后存储PCA信息的Seurat ## 识别细胞簇 scRNA1 <- FindClusters(scRNA1, resolution = 1) ## 查看每一类有多少个细胞 table(scRNA1@meta.data$seurat_clusters
1.8K40编辑于 2022-12-20 - 来自专栏单细胞天地
肺上皮细胞单细胞亚群
，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞，大家很少涉及到，但是肺癌既然是来源于结直肠这样的组织， 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮，理论上是可以细分的。 ： 近十种细胞亚群 大家也可以去测试一下这些基因在你的肺部单细胞数据集里面是否好用。 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群 ，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释
1.6K21编辑于 2022-04-18 - 来自专栏单细胞天地
培养细胞单细胞悬液制备
背景介绍 一般细胞培养分为悬浮培养和贴壁培养，由于细胞的增殖有可能形成大小不等的细胞团块或连接成片。 活体体内细胞当离体置于体外培养时大多数以贴壁方式生长，主要包括正常细胞（例如：成纤维细胞、巨噬细胞、神经胶质细胞、心肌细胞以及肝、肺、肾、乳腺、皮肤细胞等）和肿瘤细胞，一般用胰酶消化；临床上常见的脱落细胞经过简单离心过筛处理就能制备成单细胞悬液 人培养细胞示意图 材料和试剂耗材 实验流程 贴壁细胞： 将培养细胞用0.25 % ~ 5 % 胰蛋白酶消化1 ~ 5 min（根据室温情况而定），至光镜下见到贴壁细胞间出现筛状间隙为止，弃去消化液，加 弃上清，加pH 7.4的PBS液5~8 mL，低速短时离心，800~1000 r/min 离心3~5 min；重复 2~3次，以去除细胞悬液中的细胞碎片。 加少许PBS液，将沉淀细胞轻轻吹打均匀。 ； 加少许PBS液混匀沉淀细胞，加固定液或低温保存备用。
1K30编辑于 2022-03-14 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析：细胞聚类（十）
导读 前面我们已经整合了高质量的细胞，现在我们想知道细胞群中存在的不同细胞类型 ，因此下面将进行细胞聚类分析。 全部流程 学习目标 描述评估用于聚类的主成分数量的方法 根据重要的主成分对细胞进行聚类 1. 目标 生成特定细胞类型的簇并使用已知细胞类型的标记基因来鉴定簇的身份。 确定簇是否代表真正的细胞类型或是由于生物学或技术变异而产生的簇，例如细胞周期 S 期的细胞簇、特定批次的簇或具有高线粒体含量的细胞簇。 2. 推荐 在执行聚类之前，对您对存在的细胞类型有一个很好的了解。了解您是否期望细胞类型复杂性较低或线粒体含量较高，以及细胞是否正在分化。 如果您有多个条件的数据，执行整合步骤通常很有帮助。 如果由许多细胞组成，则返回利用 QC 过滤掉，然后重新整合/聚类可能会有所帮助。 如果没有将所有细胞类型检测为单独的簇，请尝试更改分辨率或 PC 数量。 4.
57430编辑于 2023-02-27 - 来自专栏单细胞天地
胃上皮细胞单细胞亚群
，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞，大家很少涉及到，但是胃癌既然是来源于胃这样的组织， 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮，理论上是可以细分的。 当然了，并不是所有的胃癌单细胞数据里面的上皮细胞都是可以细分出来如此多的亚群，比如Zhang M, et al. （ 4776 non-malignant epithelial cells ） ： 4个比较清晰的胃上皮细胞小亚群 有意思的是这个数据集的细胞数量是前面的数据集的4倍，但是细胞亚群数量并不是更多。 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群
1.8K41编辑于 2022-04-18 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞Seurat - 细胞聚类(3)
本系列持续更新Seurat单细胞分析教程，欢迎关注！ 虽然 Seurat 中仍然可用，但这是一个缓慢且计算成本高昂的过程，并且我们不再用于单细胞分析。 我们在这里选择了 10 个，但鼓励用户考虑以下事项： 树突状细胞和 NK 与 PC 12 和 13 密切相关的基因定义了罕见的免疫子集（即 MZB1 是浆细胞样 DC 的标记）。 为了对cell进行聚类，我们接下来应用模块化技术，例如 Louvain 算法（默认）或 SLM，迭代地将细胞分组在一起，目标是优化标准模块化函数。 我们发现，将此参数设置在 0.4-1.2 之间通常会为大约 3K 细胞的单细胞数据集带来良好的结果。对于较大的数据集，最佳分辨率通常会增加。可以使用 Idents() 函数找到簇。
61410编辑于 2024-03-02 - 来自专栏单细胞天地
肾上皮细胞单细胞亚群
，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞，大家很少涉及到，但是肾癌既然是来源于肾这样的组织， 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮，理论上是可以细分的。 上面的这个文章其实也接下来部分细分，如下所示： 上皮细胞的部分细分 但是还远远不够，我参考两个肾脏单细胞文章整理了一下基因列表，希望对你有帮助。 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群 ，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释
1K20编辑于 2022-04-18 - 来自专栏医学和生信笔记
单细胞入门之细胞类型鉴定
今天主要学习细胞类型鉴定的各种常见方法。 不同类型的细胞、不同阶段的细胞等，表达的基因是有特异性的，可以根据某些特定表达的基因来推测细胞类型。 单细胞很多后续的分析都是基于感兴趣的细胞亚群进行的，所以细胞亚群注释就显得尤为重要！ 细胞类型鉴定基础 常见细胞类型鉴定方法 Marker基因鉴定细胞类型 主要是通过一些数据库和自己阅读文献积累的不同细胞类型的marker进行注释。 记住常见的marker，看一眼就能分辨出常见的细胞类型！ ，大家选择合适的即可~ 参考资料 生信技能树、单细胞天地 菲沙基因单细胞培训课程
2.3K20编辑于 2022-11-15 - 来自专栏生命科学
细胞凋亡 VS 细胞焦亡 | MedChemExpress
与细胞坏死过程中发生的核溶解和细胞肿胀破裂不同，细胞凋亡的主要形态学特征为染色质固缩、DNA 片段化、细胞膜起泡、细胞皱缩、凋亡小体的形成等。 一些细胞压力状况（如辐射、缺氧、感染等）会引起线粒体内膜的变化，导致线粒体膜电位丧失，线粒体孔道开放，从而导致线粒体内促凋亡物质（如细胞色素 C 等）释放到细胞膜内，激活 caspase-9 介导的凋亡过程 细胞焦亡（Pyroptosis） 细胞焦亡是另一种形式的程序性细胞死亡。细胞焦亡在先天免疫反应中发生一定作用。实际上，很长一段时间内，细胞焦亡被看做是 caspase-1 介导的细胞死亡过程。 虽然也是由 caspase 介导的程序性细胞死亡过程，但细胞焦亡与凋亡有很大不同，细胞焦亡会发生细胞肿胀、细胞膜起泡等细胞溶解现象（类似坏死），引起炎症反应，因此也将细胞焦亡称为炎性坏死（inflammatory 小M 的小思考： 除了前文已经提过的细胞凋亡和细胞焦亡，随着研究工作的越来越深入，更多形式的程序性细胞死亡也逐渐被提出，如铁诱导死亡（Pyroptosis）等。
80610编辑于 2023-02-22 - 来自专栏单细胞
单细胞scDist细胞扰动差异分析学习
scDist通过分析不同状态下细胞的距离来找到差异最大的细胞亚群(见下图的A)，然后再分析每一个细胞亚群的PCA通过线性的混合模型并结合最终的系数去预估不同干预方式下细胞群之间的距离。 Augur是通过对每一个细胞进行AUC评分并排序最终找到扰动最佳的细胞群，开发者认为Augur忽略了样本间的异质性，可能会导致由于样本本身的异质性而导致差异的出现。 0.0000099999# Endothelial cells 0.00000 0.00000 66.57318 0.28746712534.可视化DistPlot(out)scDist分析结果，细胞的排序和 = "Fibroblasts")展示一下差异基因 plotBetas(out,cluster = "Fibroblasts")不同主成分的影响程度 FDRDistPlot(out)这个图既说明了不同细胞亚群之间的距离差异排序 ，也说明了不同处理后细胞亚群是否存在统计学差异。
61600编辑于 2024-10-04 - 来自专栏全栈程序员必看
单细胞测序流程(单细胞rna测序)
系列文章目录 文章目录 单细胞测序流程（一）简介与数据下载 单细胞测序流程（二）数据整理 单细胞测序流程（三）质控和数据过滤——Seurat包分析，小提琴图和基因离差散点图 单细胞测序流程（四） 主成分分析——PCA 单细胞测序流程（五）t-sne聚类分析和寻找marker基因 单细胞测序流程（六）单细胞的细胞类型的注释 单细胞测序流程（七）单细胞的细胞类型轨迹分析 单细胞测序流程（八）单细胞的 marker基因转化和GO富集分析 单细胞测序流程（九）单细胞的GO圈图 本期主讲内容——单细胞的kegg富集分析和圈图 咱们在上一个课程中进行了GO圈图绘画，但是我富集分析并不只是有GO，kegg 单细胞测序流程所有课程到这里就已结束了 以后我会更新一写现在比较流行的tcga挖掘 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127991.html原文链接：
2.2K42编辑于 2022-07-31 - 来自专栏Linux基础入门
单细胞转录组 | 细胞周期分析
前言 细胞周期一般包括G1（DNA合成前期）、S（DNA合成期）、G2（DNA合成后期）以及M（细胞分裂期）。 我们找到的高变基因，常常会包含一些细胞周期基因，它们会导致细胞聚类发生一定的偏移，即相同类型的细胞在聚类时会因为细胞周期的不同而分开。 因此我们需要对细胞周期进行分析，评估周期基因是否会对后续的聚类造成影响。 本文框架 1. 安装包 如果已经安装，此步请跳过。 细胞周期分析 5.1 查看周期基因与高变基因的交集 在单细胞周期分析时，通常只需要考虑三个阶段：G1、S、G2M（G2和M当做一个阶段)。 "cc.genes"为Seurat包自带的数据集，储存了细胞周期的marker基因："s.genes"和"g2m.genes"，在对细胞周期阶段进行评分时，除了这两类外，剩下的归为g1.genes。
3.8K31编辑于 2022-12-20 - 来自专栏天意生信俱乐部
单细胞转录组 | 细胞互作分析
细胞互作介绍 细胞互作（Cell-cell interaction）指的是不同细胞类型之间通过配体-受体对进行的信号交流过程。 在复杂的组织和器官中，细胞间的通讯网络对于维持组织功能、调节生理过程以及疾病的发生发展具有重要作用。通过单细胞测序技术，可以在单细胞分辨率上推断这些细胞间的通讯模式。 为什么要研究细胞互作？ 揭示组织微环境复杂性：了解不同细胞类型如何相互影响和调节 探索疾病发生机制：病理状态下细胞通讯网络的改变可能是疾病的关键机制 药物靶点开发：识别关键的细胞通讯路径可为靶向治疗提供新思路 发育过程研究：细胞分化和组织形成依赖于精确的细胞间通讯 细胞互作分析的工具和方法 目前常用的细胞互作分析工具包括CellChat、CellPhoneDB、NicheNet等。 ：汇总所有细胞群间的通讯强度 tips：在计算细胞间通讯概率的时候，报错有未使用的因子 但是我查看细胞身份，发现所有因子水平在数据中都有对应的细胞，似乎不存在“未使用的水平”（unused levels
71910编辑于 2025-03-14 - 来自专栏单细胞天地
单细胞时代 || 细胞身份概念的演变
然而细胞身份或细胞类型（ cell type）的概念仍然没有明确的定义。在历史上，细胞是根据形态、位置、个体发生和与其他细胞类型的相互作用等特征来分类的。 追踪细胞身份的发育起源可以建立一个细胞分类，使相似的细胞类型被归类在一起，可能有助于鉴定新的细胞类型。如处在轨迹推断中两个亚群之间的细胞，可以推断是不是中间态细胞。 最近发展的单细胞技术已经填补了单个细胞的详细研究和细胞群体的 bulk 研究之间的差距。 总的来说，这些技术是特别有前途的，提供了许多细胞原位的高分辨率可视化，从而允许基于表型对细胞身份进行强大的预测。 细胞功能：细胞身份的基本真相 最终，细胞身份最好由功能来定义。 这些方法通过单细胞技术得以实现，单细胞技术可以在蛋白质组水平上识别新的细胞表面标记组合，从而使流式细胞仪能够捕获新的细胞物种并对其进行功能评估。
1.5K10发布于 2021-03-10
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