丁立的博客 | LiDing Blog

2020-07-02-R Graphics Cookbook读书笔记1

第一章-R语言基础和第二章-快速浏览数据

参考资料：R Graphics Cookbook, 2nd edition 第一章 R语言基础 1.1 软件及依赖包的安装 install.packages("tidyverse") install.packages("gcookbook") 1.2 加载R包 library(ggplot2) library(dplyr) library(gcookbook) 1...

Posted by DL on July 2, 2020

2020-06-23-GWAS系列文章一

GWAS入门前的Q&A

参考资料：Digital-LI 1.SNP的本质属性是什么？什么是allel frequency in population？ SNP是进化过程中随机产生的单点突变，并能稳定地在群体中遗传。其广义上讲是变异：most common type of genetic variation，平级的还有indel、CNV、SV。狭义上讲是标记：biological markers，应为...

Posted by DL on June 23, 2020

2020-06-18-单细胞测序系列文章八

单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较

来源：单细胞天地这就是个性化分析阶段，这个阶段取决于自己的单细胞转录组项目课题设计情况，我们的介绍的各式各样的分析点，并不是通用的。比如如果要比较细胞亚群比例，就必须要有多个样本，如果是单个样本，可以看如下的教程：我的课题只有一个10x样本肿么办？两个样品的10x单细胞转录组数据分析策略三个10X单细胞转录组样本CCA整合多个单细胞转录组样本的数据整合...

Posted by DL on June 18, 2020

2020-06-16-单细胞测序系列文章七

单细胞转录组数据处理之细胞亚群继续分群

来源：单细胞天地其实理论上细胞亚群是可以无限划分的，因为世界上没有两个一模一样的细胞，关键是要把握一个度，什么样的差异可以判定为不同细胞亚群，什么样的差异是可以容忍的细胞类群内部异质性。有一个策略就是找出主要因素和次要因素。主要因素划分为主要亚群，比如外周血里面的T,B细胞当然是不同亚群，但是T细胞里面还可以继续划分：CD4或者CD8的T细胞，甚至继续划分，如下图所...

Posted by DL on June 16, 2020

2020-06-14-单细胞测序系列文章六

单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释

来源：单细胞天地前面学习到单细胞转录组数据的降维聚类分群，基本上跑的都是标准代码，里面很多细节参数是需要自己慢慢摸索的。保证单细胞转录组表达矩阵质量ok啦，而且需要去除了各种混杂因素。因为参数需要自己摸索和调整，所以其实拿到细胞亚群数量是因人而异的，取决于你前面降维的程度，分群的算法和参数。不过最重要的是拿到了不同细胞亚群后需要对它进行命名，给出生物学的解释。不同的人...

Posted by DL on June 14, 2020

2020-06-12-单细胞测序系列文章五

单细胞转录组数据处理之降维聚类分群

来源：单细胞天地 1.降维聚类分群是一条龙分析我们并不是开发单细胞数据处理算法，所以大概率上，大家其实会把降维聚类分群一起做了，在seurat3里面的代码是： sce <- NormalizeData(sce, normalization.method = "LogNormalize", scale.factor = 10000) sce <- FindVari...

Posted by DL on June 12, 2020

2020-06-10-单细胞测序系列文章四

单细胞转录组数据处理之数据质控

来源：单细胞天地一、过滤不合格细胞和基因拿到表达矩阵后有一个很重要的质控过程，就是根据一些阈值来过滤不合格细胞和基因。细胞的不合格很容易理解，可能是那个细胞检测到的基因数量太少，或者太多，也许是那个细胞的文库大小异常，都是需要谨慎考虑是否管理它。基因的不合格，就需要大家对人类参考基因组的注释信息有所背景了。走RNA-seq定量流程，拿到的表达矩阵通常是取决于gt...

Posted by DL on June 10, 2020

2020-06-08-单细胞测序系列文章三

单细胞转录组数据处理之上游分析流程

来源：单细胞天地一、前言 scRNA-seq技术到目前为止也有一百多个了，但主流的可以大致分为以下几种： Droplet-based: 10X Genomics, inDrop, Drop-seq Plate-based with unique molecular identifiers (UMIs): CEL-seq, MARS-seq ...

Posted by DL on June 8, 2020

2020-06-06-单细胞测序系列文章二

单细胞测序基础知识

来源：单细胞天地一、单细胞测序学习scRNA-seq先了解一下Bulk RNA-seq Bulk RNA-seq：测量一个大的细胞群体中每一个基因的平均表达水平，对比较转录组学（例如比较不同物种的相同组织）是有帮助的，但对于研究异质性系统（例如，复杂的组织如脑）还是不够的，对于基因表达的本质研究不够深入。 scRNA-seq： 2009年...

Posted by DL on June 6, 2020

2020-06-05-单细胞测序系列文章一

Illumina提供的单细胞测序工作流程

来源：Illumina官网提供的《单细胞测序工作流程》。引言活组织由多种类型的细胞组成，每种细胞类型都有不同的谱系和独特的功能，对组织和器官生物学产生影响，并最终定义机体整体的生物学功能。每个细胞的谱系和发育阶段决定细胞如何对其他细胞和微环境产生应答。此外，由于随时间产生的随机变化，相同类型细胞的亚群之间以及它们与其他细胞类型之间通常具有遗传异质性。由于存在这种复杂性，...

Posted by DL on June 5, 2020

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