LiDing Blog

Thinking will not overcome fear but action will.

2021-01-20-单细胞转录组分析实战

Seurat学习笔记

参考来源:冻春卷的简书、基迪奥生物 1.准备工作 1.1 项目介绍 A basic overview of Seurat that includes an introduction to: (1) QC and pre-processing,QC和数据预处理 (2) Dimension reduction,降维 (3) Clustering,聚类 (...

2021-01-18-一月第四周的文献精读

人类皮肤衰老的单细胞转录组图谱

文章信息:A Single-Cell Transcriptomic Atlas of Human Skin Aging DEV CELL, 2020 1.A Single-Cell Transcriptomic Atlas of Human Skin Aging 1.1 Highlights Single-cell transcriptional lands...

2021-01-11-一月第三周的文献精读

拉美人群混合

文章信息:Admixture in Latin America: Geographic Structure, Phenotypic Diversity and Self Perception of Ancestry Based on 7,342 Individuals PLoS Genet, 2014 第一部分 Summary and take home message ...

2020-12-31-丁立的十二月读书笔记

在阅读中探寻自己的迷执与迷途

2020.12.08 周二:   当你没有什么可以失去的时候,你会发现一片意料之外的自由之地。 本文来源:《逆转》,马尔科姆·格拉德威尔 著,中信出版社。 2020.12.10 周四:   假设信息填补——你眼中的他人,是75%的自己。   在生活中,我们在对他人做出判断时,因为不完全了解他人,所以会假设他人跟自己一样,并根据自己的经验和价值观填补对他人了解的空白,然后...

2020-12-17-单细胞转录组初探系列二

单细胞优秀示例之Scater包

来源:生信技能树-jimmy-B站 来源:生信技能树-jimmy-github 0.引言 教程,当然是以官网为主,不过看英文笔记有挑战,简略带领大家一起学习咯: Biconductor-Scater 值得提醒的是 2017年 11 月 这个 scater 包经过了重大变革,所以如果大家看到比较旧的教程需要注意一下,通常是无法成功的。 其GitHub的教程:hemberg-la...

2020-12-16-单细胞转录组初探系列一

单细胞优秀示例之scRNA-seq包

来源:生信技能树-jimmy-B站 来源:生信技能树-jimmy-github 1.安装并且加载scRNAseq if (!requireNamespace("Rtsne")) install.packages("Rtsne") if (!requireNamespace("FactoMineR")) install.packages("FactoMineR") if (...

2020-12-04-文献精读6

《Dev Cell》:A Single-Cell Transcriptomic Atlas of Human Skin Aging

文章信息:Resource, Published: November 24, 2020 Highlights 人类皮肤衰老的单细胞转录landscapes 皮肤衰老过程中细胞类型特异性转录网络的失调 HES1或KLF6的细胞类型特异性下调可加速衰老 槲皮素促进衰老的皮肤成纤维细胞的再生 Summar...

2020-11-30-丁立的十一月读书笔记

在阅读中探寻自己的迷执与迷途

2020.11.01 周日:   “超越”“永不放弃”,这就是刘翔的人设。凡事皆有代价,因为这个人设他可以轻松获得巨额代言合同,可以受到万众崇拜,但当他的行为有违这个设定的时候必然也会遭到人们的恶语中伤。   我们总说要勇于做自己,但人生在世,最难的事恰恰就是做自己。因为在别人眼里我们不是“人”,而是他们所认可的“人物设定”,简称“人设”。而这个人设,其实就是人们对我们贴上的“标签”的集...

2020-11-13-Integration and Label Transfer

Seurat_3.0包学习笔记(二)

资料来源:bioinfomics公众号 Seurat3可以对多个单细胞测序数据集进行整合分析,这些方法可以对来自不同的个体、实验条件、测序技术甚至物种中收集来的数据进行整合,旨在识别出不同数据集之间的共享细胞状态(shared cell states)。 这些方法首先识别出不同数据集对之间的“锚(anchors)”,这些anchors代表了个体细胞之间成对的对应...

2020-11-10-Guided Clustering Tutorial

Seurat_3.0包学习笔记(一)

资料来源:bioinfomics公众号 Seurat is an R package designed for QC, analysis, and exploration of single-cell RNA-seq data. Seurat aims to enable users to identify and interpret sources of heterog...