单细胞分析学习---常规流程

参考文献

Combination IFNβ and membrane-stable CD40L maximize tumor dendritic cell activation and lymph node trafficking to elicit systemic T-cell immunity - PMC

单细胞数据处理流程

方法部分描述

该文章以Seurat分析为主

image.png

按照分析流程 主要分为 1.基本质控,2.去除双细胞,3.去除批次效应,4.降维聚类分群 四部分。

1. 基本质控

指标有:线粒体基因比例不多于10%、至少检测到200基因的细胞

2. 去除双细胞

软件包有:SrubletdoubletCellsDoubleFinderscDblFinder
指标:至少两种软件包识别为双细胞的细胞去除

3. 去除批次效应

软件包有:Seurat包自带的整合算法

4. 降维聚类分群

软件包有:Seurat
过程:

  • logNormalized
  • top 4000高变化基因
  • PCA分析
  • 通过SNN方法构建图网络
  • FindClusters函数以resolution=0.8 划分亚群
  • UMAP分析进行可视化基因表达以及亚群

差异表达分析 亚群注释

image.png

这部分也是Seurat做的

5. 差异分析

软件包有:Seurat包的FindAllmarkers
指标:logFC > 0.25, P.adj < 0.05.

6. 经典marker注释

手动收集以往文献marker,结合差异分析结果、富集分析、自动注释算法联合确定亚群。

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