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跟着Genes|Genomes|Genetics学数据分析:R语言edgeR包做转录组差异表达分析

论文Sex-SpecificCo-expressionNetworksandSex-BiasedGeneExpressionintheSalmonidBrookCharrSalvelinusfontinalis数据代码公开https://github.com/bensutherland/sfon_wgcna还有wgcna的代码,论文里对方法和结果部分介绍的还挺详细,可以对照着论文然后学习WGCNA的代码今天的推文先学习差异表达分析的代码论文中提供的原始count文件有100多个样本,数据量有点大。这里我只选择其中的20个样本。读取表达量文件library(readr)my.counts对数据进

一个用于Allen脑图谱基因数据的工具箱|abagen详细使用教程-获取基于脑区的基因表达矩阵(脑区*gene)

艾伦人类脑图谱(AllenHumanBrainAtlas)艾伦人类脑图谱是一个由艾伦脑科学研究所(AllenInstituteforBrainScience)开发的在线基因表达图谱数据库,旨在提供人类大脑各个区域的细胞类型和基因表达信息。这个数据库包含了人类全基因组微阵列数据集、RNA测序数据集等,并使用标准化的数据处理流程和软件工具进行分析和可视化。该数据库对于研究人类大脑结构和功能以及神经系统疾病等方面都有很重要的作用。艾伦人类脑图谱在影像学中的应用目前国内外的科研人员,已经有很多将艾伦脑的基因表达数据与神经影像数据结合分析,已经有了不少的成果,然而各个研究小组之间缺乏标准化,导致了很多使

10X空间转录组数据分析之功能信号网络(Ligand---receptor----downstream genes network)

作者,追风少年ihello,大家好,周二了,几天就要过完上半年了,不知道大家感觉如何了??人生总是有很多磨难,想要的东西总是让我们得不到,所以我们会有时很羡慕别人,可能一辈子奋斗想要的东西,别人唾手可得~~~~😄,可能越长大,越要承认自己的平凡,越是经历,越要珍惜所拥有的。今天我们要继续空间转录组的分析内容,还是主要研究细胞在空间位置上的相互作用,参考文章在Decodingfunctionalcell–cellcommunicationeventsbymulti-viewgraphlearningonspatialtranscriptomics,其实就是要利用空间转录组的信息推断空间区域的配受

Scanpy源码浅析之pp.highly_variable_genes

版本导入Scanpy,其版本为'1.9.1',如果你看到的源码和下文有差异,其可能是由于版本差异。importscanpyasscsc.__version__#'1.9.1'功能函数pp.highly_variable_genes其源代码在scanpy/preprocessing/_highly_variable_genes.py其主要功能寻找高变基因。当前函数内置了3个方法来寻找高变基因,可以通过参数flavor选择。其分别为:‘seurat’,‘cell_ranger’,‘seurat_v3’。'seurat_v3'应该是seurat第3个大版本使用的方法,对应于Seurat::FindV

Scanpy源码浅析之pp.highly_variable_genes

版本导入Scanpy,其版本为'1.9.1',如果你看到的源码和下文有差异,其可能是由于版本差异。importscanpyasscsc.__version__#'1.9.1'功能函数pp.highly_variable_genes其源代码在scanpy/preprocessing/_highly_variable_genes.py其主要功能寻找高变基因。当前函数内置了3个方法来寻找高变基因,可以通过参数flavor选择。其分别为:‘seurat’,‘cell_ranger’,‘seurat_v3’。'seurat_v3'应该是seurat第3个大版本使用的方法,对应于Seurat::FindV