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11.单细胞 RNA-seq：标记识别学习目标： 了解如何确定单个亚群的标记 理解聚类和标记识别的迭代过程 单细胞RNA-seq标记鉴定 现在我们已经确定了我们想要的集群，我们可以继...
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10.单细胞 RNA-seq：聚类分析学习目标： 评估是否存在聚类过程产生的技术误差 使用 PCA 和 UMAP 图确定聚类质量，并了解何时重新聚类 评估已知的细胞类型标记与假设簇的...
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9.单细胞 RNA-seq：聚类分析学习目标： 利用多种方法来评估聚类选择的 PC 基于重要的 PC 执行单细胞聚类 单细胞 RNA-seq 聚类分析 现在我们已经整合了高质量的细...
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8.单细胞 RNA-seq 聚类分析：整合学习目标： 使用变异最大的基因进行不同条件的细胞整合，从而识别出最相似的细胞 单细胞 RNA-seq 聚类分析：整合 目标： 在不同的条件下，比...
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7.单细胞 RNA-seq：单细胞归一化和识别高变基因归一化和回归不必要的变异 现在我们有了高质量的细胞，我们首先需要探索我们的数据并识别任何不需要的变异来源。然后我们需要对数据进行归一化，执行方差...
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6.单细胞 RNA-seq：归一化和 PCA 分析计数归一化和主成分分析 在获得我们的高质量单细胞后，单细胞 RNA-seq (scRNA-seq) 分析工作流程的下一步是执行聚类。聚类的目标是...
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5.单细胞 RNA-seq：质控后相关流程单细胞 RNA-seq 聚类工作流程 现在我们有了高质量的细胞，我们可以继续后续流程。最终，我们希望对细胞进行聚类并识别潜在的不同细胞类型，但是...
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4.单细胞 RNA-seq：质控分析学习目标： 构建 QC 指标和相关图便于直观地查看数据质量 评估 QC 指标并设置过滤条件去掉低质量细胞 单细胞 RNA-seq：质量控制 此工...
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3.单细胞 RNA-seq：质控分析设置单细胞 RNA-seq：质量控制设置 基因表达量化后，我们需要将此数据读入 R 中，执行 QC 的指标。我们将讨论可以预期的数据格式，以及如何将...
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