@Svven 没必要
单细胞测序上游分析-从原始数据到cellranger定量单细胞系列教程目录索引,持续更新...[https://www.jianshu.com/p/98fc6c80c216] 为避免造成环境污染，建议使用conda创建隔离环境进行...
IP属地：黑龙江
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@Jeffery_61cc nohup会输出日志文件
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@香草杏仁 没什么问题，不过注意测序时的实验设计。没给详细信息可以向作者发邮件询问。
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@我们一起舔过铁栏杆 1.确保你前期注释的细胞类型没问题。2.可以尝试更换成免疫细胞作为参考
01.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv运行
参考文献Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequenci...
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@我们一起舔过铁栏杆 可以的
01.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv运行
参考文献Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequenci...
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id传入错误，检查脚本读取的SRR_Acc_List.txt和文件对应关系是否正确，文件名是否正确。
单细胞测序上游分析-从原始数据到cellranger定量
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基于Python的Scrublet工具去除双细胞-批量运行
参考生信技能树教程https://mp.weixin.qq.com/s/i6_x1yeMbXawfKm36ewnKQ[https://mp.weixin.qq.com/s/i...
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SCT流程在目录里也有。各有优势吧，谈不上哪个主流
02.取细胞子集后的Seurat标准流程（简洁版）
在项目取子集后，需要对所取细胞子集进行重新聚类分群，这里提供简洁的流程代码。 对于最佳PC数量的选择建议结合，先前文章01.单细胞降维最佳PC数量选取[https://www...
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还是要各种方法交叉使用，目前还没找到万能的区分方法。对于细胞类型的判定，也是单细胞测序的劣势之一，目前都在大胆的定义，很多文章中也存在错误注释。如果不涉及最终的关键结论，大胆注释就好。
02.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv结果处理
关于infercnv的输入文件整理和运行参数参考01.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv运行[https://www.jianshu.com/p...
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k值的选择原文方法部分可以阅读参考下，我尝试了不同的数据集发现infercnv的方法并不适用于所有数据集。对于低拷贝数变异的肿瘤样本，这种方法会在聚类时将所有ep都归为正常细胞。有关于使用marker区分肿瘤和正常ep细胞的，你可以多看一下关于你所做样本种类的文章。
02.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv结果处理
关于infercnv的输入文件整理和运行参数参考01.infercnv-区分肿瘤样本中的正常上皮细胞-infercnv运行[https://www.jianshu.com/p...
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pc数量还是要根据下游分析结果不断修改尝试的，不必纠结，这里的方法也是我在早期的时候摘抄记录的，没有深究。
单细胞降维最佳PC数量选取
筛选标准 1.主成分累积贡献大于90%2.PC本身对方差贡献小于5%3.两个连续PCs之间差异小于0.1% 转载来源： 生信技能树jimmy[https://cloud.te...
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ubuntu打包压缩命令汇总
.tar解包：tar xvf FileName.tar打包：tar cvf FileName.tar DirName（注：tar是打包，不是压缩！） .gz解压1：gunzi...
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哦，感谢你
新-03.使用SCTransform标准化流程质控降维
具体改进： 使用了Seurat官网更新的最新标准化方法SCTransform v2，此方法在下游注释中可更佳清晰的分辨细胞亚群。 添加了Harmony算法以对样本间批次效应进...
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最好linux。都是shell脚本或bash命令
单细胞测序上游分析-从原始数据到cellranger定量
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单细胞注释-marker参考
A Guide to T Cell Markers[https://www.biocompare.com/Editorial-Articles/569888-A-Guide-...
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单细胞测序上游分析-从原始数据到cellranger定量单细胞系列教程目录索引,持续更新...[https://www.jianshu.com/p/98fc6c80c216] 为避免造成环境污染，建议使用conda创建隔离环境进行...
