其实这一部分在前面就已经涉及到一些，不过官网既然把这部分拿出来单独作为一大块讲解，可能也是因为这一部分可供选择的可视化方法有很多。对于图片的优化...
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利用scanpy进行单细胞测序分析（三）Marker基因的可视化 -
Seurat的subset,数据提取方法
矩阵数据提取
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单细胞分析实录(3): Cell Hashing数据拆分在之前的文章里，我主要讲了如下两个内容：(1) 认识Cell Hashing；(2): 使用Cell Ranger得到表达矩阵。相信大家已经知道...
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seurat结果转为scanpy可处理对象
作者：ahworld链接：seurat结果转为scanpy可处理对象来源：微信公众号seqyuan著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者。...
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Scissor：联合表型数据，Bulk-seq和scRNA的分析软件前言 作者开发Scissor的目的是结合bulk-seq的数据，寻找与某一性状显著相关的单细胞亚群，然后从表型的角度解释这些细胞亚群的生物学意义...
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【单细胞转录组】人类T细胞亚群分析Marker基因汇总T 细胞（全部）：CD3+ Naive T cell: CD3, CD4, CCR7, CD62L+, IL-7R (CD127), THPOK...
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单细胞SCENIC分析原理和流程介绍SCENIC官网：https://rawcdn.githack.com/aertslab/SCENIC/701cc7cc4ac762b91479...
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clustree ： 聚类可视化利器我们知道在研究问题时，分组是很重要的，有分组才有故事可讲。比如，两块田一块施肥一块不施肥，可以做比较嘛。在单细胞数据分析中用到较多的数据分组技术...
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seurat-FindAllMarkers()源码解析现在回想单细胞项目的一些常规分析，clusters/groups间的差异表达分析（differential expression analysi...
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单细胞分析实录(6): 去除批次效应/整合数据
上一篇已经讲解了Seurat标准流程，推文的最后，注意到了不同样本之间的表达数据是存在批次效应的，就像下图这样，有些是可以聚到一起的亚群，却出现...
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