在上一篇帖子中，我介绍了CellPhoneDB的原理、实际操作，以及一些值得注意的地方。这一篇继续细胞通讯分析的可视化。 公众号后台回复20210723获取本次演示的测试数据，以及主要的可视化代码。 所有的数据和结果文件均已打包，下载后直接就能跑下面的代码画图。 下面的代码可以绘制 ...

最近Cell Systems杂志发表了一篇针对现有几种检测单细胞测序doublet的工具的评估文章，系统比较了常见的例如Scrublet、DoubletFinder等工具在检测准确性、计算效率等方面的优劣，以及比较了使用不同方法去除doublet后对下游DE分析、轨迹分析的影响。 现有的检测 ...

如果读过一些单细胞的文献，应该会经常看到一群名为"cycling cell"的亚群，T细胞、B细胞、上皮细胞等等在分亚群的时候，都可能碰到。实际上，这群细胞只是因为高表达一些与细胞周期相关的基因，才会被单独聚成一群，里面可能包含多种细胞亚群的混合，只要它们处于细胞周期/增殖状态 ...

前面已经讲解了： 单细胞分析实录(1): 认识Cell Hashing 单细胞分析实录(2): 使用Cell Ranger得到表达矩阵 单细胞分析实录(3): Cell Hashing数据拆分 单细胞分析实录(4): doublet检测 单细胞分析实录(5): Seurat标准流程 单细胞 ...

这是一个新系列 差不多是一年以前，我定导后没多久，接手了读研后的第一个课题。合作方是医院，和我对接的是一名博一的医学生，最开始两边的老师很排斥常规的单细胞文章思路，即各大类细胞分群、注释、描述，所以起初的几个月都在摸索一条主线，再后来有主线了，要加实验验证，周期有点长。我这边的分析基本做完 ...

前面我们已经学习了单细胞转录组分析的：使用Cell Ranger得到表达矩阵和doublet检测，今天我们开始Seurat标准流程的学习。这一部分的内容，网上有很多帖子，基本上都是把Seurat官网PBMC的例子重复一遍，这回我换一个数据集，细胞类型更多，同时也会加入一些实际分析中很有用的技巧 ...

公众号后台回复20210418，获取本文的测试数据 1. 回顾 前面我已经讲解了inferCNV的基本用法，这一节继续学习：如何推断肿瘤细胞。本文应该是到目前为止，全网最详细的帖子（之一）。 关于肿瘤细胞的推断，比如研究上皮细胞起源的肿瘤，我见过的一些做法如下 简单粗暴型 ...

关于什么是“拟时序分析”，可以参考本期推送的另一篇推文。这一篇直接演示代码 monocle2这个软件用得太多了，很多文章都是monocle2的图。因为只使用表达矩阵作为输入，相比于其他软件，已经很方便了。不过话说回来，我总感觉这种轨迹推断像玄学，大半的结果是调整出来的/事先已知 ...