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单细胞测序流程（一）简介与数据下载 单细胞测序流程（二）数据整理 单细胞测序流程（三）质控和数据过滤——Seurat包分析，小提琴图和基因离差散点图 单细胞测序流程（四）主成分分析——PCA 本期主讲内容——t-sne聚类分析和寻找marker基因 介绍：T-SNE是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。 单细胞测序的意义：根本在于细胞的异质性。就是说，细胞与细胞之间存在个体差异性，即便是出于同一位置的细胞，也可能在基因表达等方面存在一些差异。 一、课前准备之前所使用的数据 R语言的IDE 二、过程 聚类分析的目的是根据细胞的差别所进行细胞分群，两个亚群的互相靠近代表着两个亚群之间的相关。寻找marker基因目的是寻找在每个亚群中的标志基因，即提到那个基因立马想到对应的亚群。 直接运行代码就可以出线结果 代码如下 #if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) # install.packages("BiocManager") #BiocManager::install("singscore") #BiocManager::install("GSVA") #BiocManager::install("GSEABase") #BiocManager::install("limma") #install.packages("devtools") #library(devtools) #devtools::install_github('dviraran/SingleR') library(limma) library(Seurat) library(dplyr) library(magrittr) setwd(目录") #设置工作目录 #读取文件，并对重复基因取均值 rt=read.table("geneMatrix.txt",sep="\t",header=T,check.names=F) rt=as.matrix(rt) rownames(rt)=rt[,1] exp=rt[,2:ncol(rt)] dimnames=list(rownames(exp),colnames(exp)) data=matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames) data=avereps(data) #将矩阵转换为Seurat对象，并对数据进行过滤 pbmc |
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