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Seurat单细胞标准化与降维参数优化

共计 30 章节
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01
Seurat简介与安装
Seurat包的功能定位 · 安装方式 · 依赖关系与版本选择
Seurat简介
02
单细胞数据读取与创建Seurat对象
不同格式（10X · Drop-seq · Smart-seq2）的数据读取
Seurat单细胞数据读取
03
质量控制（QC）参数配置
nFeature_RNA · nCount_RNA · percent.mt的计算与过滤阈值…
QC质量控制
04
数据标准化基础
为何需要标准化？NormalizeD…
数据标准化基础NormalizeD
05
LogNormalize方法详解
默认标准化方法的数学原理 · 参数 scale.factor 的影…
LogNormalize方法详解
06
CLR（Centered Log Ratio）标准化
适用场景（如CITE-seq数据） · 参数设置与对比
CLRCentered
07
RC（Relative Counts）标准化
基于相对计数的标准化方法 · 参数 margin 的作用
RCRelative
08
自定义标准化函数
通过 NormalizeData 的…
自定义标准化函数NormalizeDat…
09
识别高变基因（HVGs）参数
FindVariableFeatur… · mvp · disp）
HVGs识别高变基因
10
vst 方法调优
vst 算法的 clip.max · mean.cutoff · dispersion.cutoff…
vst方法调优
11
mvp 方法调优
mean.var.plot 方法的… · dispersion.cutoff…
mvp方法调优
12
disp 方法调优
基于离散度的方法 · 参数 loess.span 与 y.…
disp方法调优
13
数据缩放（Scaling）参数
ScaleData 的 vars.t… · model.use · do.scale
Scaling数据缩放
14
回归变量选择
如何利用 ScaleData 回归细… · 线粒体比例等技术伪影
回归变量选择ScaleData
15
线性降维（PCA）参数
RunPCA 的 npcs · features · weight.by.var
PCA线性降维
16
PCA 结果评估与参数调整
ElbowPlot · JackStraw 确定主成分数目
PCA结果评估
17
非线性降维（t-SNE 与 UMAP）参数
RunTSNE 与 RunUMAP… · spread · min.dist
t-SNEUMAP
18
UMAP 参数优化
spread 与 min.dist… · n.epochs 与 learnin…
UMAP参数优化
19
细胞聚类（Cluster）参数
FindNeighbors 的 di… · k.param · nn.method 与 FindCl…
Cluster细胞聚类
20
分辨率（resolution）选择策略
从 0.1 到 1.2 的网格搜索 · Clustree 辅助判断
resolution分辨率
21
聚类算法选择
Louvain · SLM · Leiden 算法对比与参数区别（a…
聚类算法选择Louvain
22
标记物发现（FindAllMarkers）参数
test.use · min.pct · logfc.threshold
FindAllMarke…标记物发现
23
差异表达测试方法选择
Wilcoxon · MAST · DESeq2
差异表达测试方法…Wilcoxon
24
细胞类型注释辅助
使用 CellCycleScorin… · AssignCellCycle 参数…
细胞类型注释辅助CellCycleSco…
25
整合分析（Integration）参数
FindIntegrationAnc… · k.anchor · k.filter
Integration整合分析
26
IntegrateData 合并参数
k.weight · sd.weight · sample.tree 与 norm…
IntegrateDat…合并参数
27
标准化流程的完整 pipeline 参数模板
从 Read10X 到 FindCl…
pipeline标准化流程的完整
28
多参数组合实验管理
利用 Splits 或参数列表批量运…
多参数组合实验管…Splits
29
Seurat V5 新特性下的标准化参数变化
SCT v2 · 权重模型 · reference-based 整合…
SeuratV5
30
性能优化与常见错误
多线程参数（future.globa… · Out of Memory 处理 · 参数合理性检查
性能优化常见错误