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《SCTransform单细胞标准化与整合评估》
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SCTransform单细胞标准化与整合评估
共计 30 章节
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01
单细胞RNA-seq数据简介与标准化必要性
单细胞RNA-seq数据简介与标准化必要… · 核心概念 · 实践要点
RNA-seq
单细胞
02
sctransform算法原理介绍
参数化负二项回归
sctransform
算法原理介绍
03
sctransform与传统标准化方法(LogNormalize、ScaleDa
sctransform与传统标准化方法(… · 核心概念 · 实践要点
sctransform
LogNormalize
04
环境搭建
R · Seurat v4/v5安装与配置
环境搭建
R
05
数据读取
10x格式 · h5格式与CreateSeuratO…
数据读取
10x格式
06
数据质量控制与过滤(QC指标、阈值选择)
数据质量控制与过滤(QC指标、阈值选择) · 核心概念 · 实践要点
QC
数据质量控制
07
使用SCTransform进行标准化的基础流程
使用SCTransform进行标准化的基… · 核心概念 · 实践要点
SCTransform
使用
08
SCTransform参数详解
vars.to.regress · return.only.var.ge…
SCTransform
参数详解
09
标准化后数据的可视化评估
UMAP · FeaturePlot
标准化后数据的可…
UMAP
10
批次效应概念、来源与常见表现形式
批次效应概念、来源与常见表现形式 · 核心概念 · 实践要点
批次效应概念
来源
11
批次校正方法概览
CCA · MNN · Harmony
批次校正方法概览
CCA
12
基于Seurat的CCA整合方法原理与实践
基于Seurat的CCA整合方法原理与实… · 核心概念 · 实践要点
Seurat
CCA
13
基于Seurat的Harmony整合方法原理与实践
基于Seurat的Harmony整合方法… · 核心概念 · 实践要点
Seurat
Harmony
14
sctransform与CCA联合使用的实战流程
sctransform与CCA联合使用的… · 核心概念 · 实践要点
sctransform
CCA
15
sctransform与Harmony联合使用的实战流程
sctransform与Harmony联… · 核心概念 · 实践要点
sctransform
Harmony
16
整合后数据的聚类分析(FindNeighbors、FindClusters)
整合后数据的聚类分析(FindNeigh… · 核心概念 · 实践要点
FindNeighbor…
FindClusters
17
聚类后差异表达分析(FindAllMarkers)
聚类后差异表达分析(FindAllMar… · 核心概念 · 实践要点
FindAllMarke…
聚类后差异表达分…
18
细胞类型注释
manual vs 自动注释(Sin… · CellTypist)
细胞类型注释
manual
19
实际案例
两个独立样本的整合与差异分析
实际案例
两个独立样本的整…
20
实际案例
多个条件(疾病组 vs 对照组)整合
实际案例
vs
21
实际案例
跨平台数据整合(10x Genomi…
实际案例
Genomi
22
评估整合效果
混合度指标(iLISI · cLISI) · 批次聚类
评估整合效果
iLISI
23
使用ggplot2定制高质量可视化(DimPlot、DotPlot、VlnPlo
使用ggplot2定制高质量可视化(Di… · 核心概念 · 实践要点
ggplot2
DimPlot
24
使用cowplot与patchwork拼接多图
使用cowplot与patchwork拼… · 核心概念 · 实践要点
cowplot
patchwork
25
常见问题与调试
内存溢出 · 速度慢 · 回归失败
常见问题
调试
26
sctransform中的正则化参数选择(如n_cells、min_cells)
sctransform中的正则化参数选择… · 核心概念 · 实践要点
sctransform
cells
27
进阶
自定义回归变量——细胞周期分数 · 线粒体比例
进阶
自定义回归变量
28
与其他R包(scran、BASiCS)标准化方法的异同
与其他R包(scran · 核心概念 · 实践要点
scran
BASiCS
29
实战
从原始数据到完整分析pipeline…
pipeline
从原始数据到完整…
30
总结与最佳实践
sctransform在批次校正中的…
最佳实践
sctransform
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