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SCTransform标准化与多样本批次校正

共计 30 章节
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01
单细胞RNA测序简介
技术原理 · 数据特点与常见分析流程概述
RNA单细胞
02
批次效应概念
什么是批次效应 · 为何会产生 · 对下游分析的危害
批次效应概念什么是批次效应
03
Seurat对象基础
创建Seurat对象 · QC指标与过滤 · 标准化初步认识
Seurat对象基础
04
SCTransform原理
正则化负二项回归 · 方差稳定化变换 · 与常规标准化对比
SCTransform原理
05
SCTransform单样本运行
R语言代码实现 · 参数选择与输出解读
SCTransform单样本运行
06
SCTransform的残差与Pearson残差
理解SCTransform返回值的含…
SCTransformPearson
07
多样本整合必要性
多批次数据合并问题 · 经典整合方法概览
多样本整合必要性多批次数据合并问…
08
基于SCTransform的整合流程
SelectIntegrationF…
SCTransform基于
09
FindIntegrationAnchors详解
锚点识别原理与参数调优
FindIntegrat…锚点识别原理
10
IntegrateData与SCTransform
合并后数据格式与后续分析
IntegrateDat…SCTransform
11
CCA整合方法回顾
与SCTransform整合的异同与…
CCA整合方法回顾
12
MNN（互近邻）方法
利用scran/batchelor进… · 与SCTransform对比
MNN互近邻
13
Harmony整合方法
原理 · R包使用 · 如何与SCTransform结合
Harmony整合方法
14
scVI深度学习方法
Python环境配置 · 与SCTransform结果比较
scVI深度学习方法
15
SCTransform整合实战
两个PBMC数据集案例 · 从读入到整合后聚类
SCTransform整合实战
16
整合后评估指标
批混程度（iLISI · kBET） · 生物保存度（ARI
整合后评估指标iLISI
17
可视化整合效果
UMAP/T-SNE着色批次与细胞类… · 差异观察
可视化整合效果UMAP/T-SNE
18
SCTransform参数进阶
变量特征数选择 · 正则化参数调整
SCTransform参数进阶
19
过拟合与欠拟合
诊断方法 · 如何避免SCTransform过度校…
过拟合欠拟合
20
保留生物变异策略
设置vars.to.regress参… · 隐藏技术来源
保留生物变异策略vars.to.regr…
21
SCTransform处理超大样本
内存管理 · 分块处理与合并
SCTransform处理超大样本
22
多平台兼容性
10x Genomics · Smart-seq2 · Drop-seq数据整合
多平台兼容性Genomics
23
跨物种整合考虑
基因映射与同源基因 · SCTransform的适用性
跨物种整合考虑基因映射
24
SCTransform后的差异表达分析
使用presto/MAST · 注意数据尺度
SCTransform后的差异表达分析
25
SCTransform后的细胞注释
自动注释与手动注释 · marker基因验证
SCTransform后的细胞注释
26
整合后细胞亚群发现
聚类分辨率调优 · 整合前后聚类图谱对比
整合后细胞亚群发…聚类分辨率调优
27
SCTransform在轨迹推断中的应用
与monocle3等工具配合
SCTransform轨迹推断
28
常见错误与调试
内存溢出 · 整合失败 · 批次未去除等案例
常见错误调试
29
SCTransform与其他归一化方法组合
sctransform + SCTr…
SCTransform其他归一化方法组…
30
总结与展望
SCTransform在单细胞领域的… · 未来发展方向
SCTransform单细胞领域的…