"揭秘Visium HD黑科技：空间数据分析大揭秘，可视化与整合的艺术之旅！"
近年来，空间转录组技术逐渐成为生物信息学研究的热点，其中Visium HD技术以其高分辨率、高通量的特点在单细胞研究中占据重要地位。本文将详细介绍如何利用Python及相关库对Visium HD数据进行空间数据分析、可视化以及整合。一、数据准备在进行空间数据分析之前，首先需要获取Visium HD的数据。数据通常包含两个部分：表达矩阵和空间...
Visium HD空间数据分析、可视化以及整合 (2)
引言 Visium HD数据是通过在2微米 x 2微米的网格中标记的、具有空间模式的寡核苷酸生成的。由于这种高分辨率下的数据较为稀疏，因此相邻的网格会被合并，形成8微米和16微米的分辨率。虽然10x推荐使用8微米网格的数据进行分析，但Seurat允许同时加载多种不同分辨率的数据，并将它们存储在一个对象中作为多个检测。 在本文中，概述了Seurat支持的一些空间分析工作流程，特别是针对Visi...
Visium HD空间数据分析、可视化以及整合 (1)
引言 Visium HD数据是通过在2微米 x 2微米的网格中标记的、具有空间模式的寡核苷酸生成的。由于这种高分辨率下的数据较为稀疏，因此相邻的网格会被合并，形成8微米和16微米的分辨率。虽然10x推荐使用8微米网格的数据进行分析，但Seurat允许同时加载多种不同分辨率的数据，并将它们存储在一个对象中作为多个检测。 在本文中，概述了Seurat支持的一些空间分析工作流程，特别是针对Visi...
空间单细胞｜10x Visium数据分析、可视化与整合(3)
引言 本文介绍了使用Seurat分析具有空间分辨率的RNA测序数据的方法，重点在于将空间信息与分子数据相结合。将包括以下常见于空间数据分析的任务： 数据标准化 降维和数据聚类 发现空间变异性特征 与单细胞RNA测序数据的整合 处理多个样本切片 与单细胞数据融合 Visium检测的分辨率大约为50微米，这意味着每个检测点会覆盖多个细胞的表达信息。随着单细胞RNA测序数据的日益...
空间单细胞｜10x Visium数据分析、可视化与整合(2)
引言 本文介绍了使用Seurat分析具有空间分辨率的RNA测序数据的方法，重点在于将空间信息与分子数据相结合。将包括以下常见于空间数据分析的任务： 数据标准化 降维和数据聚类 发现空间变异性特征 与单细胞RNA测序数据的整合 处理多个样本切片 降维;聚类;可视化 然后，可以使用与 scRNA-seq 分析相同的工作流程，对 RNA 表达数据进行降维和聚类。 brain &...
空间单细胞｜10x Visium数据分析、可视化与整合(1)
引言 本文介绍了使用Seurat分析具有空间分辨率的RNA测序数据的方法，重点在于将空间信息与分子数据相结合。将包括以下常见于空间数据分析的任务： 数据标准化 降维和数据聚类 发现空间变异性特征 与单细胞RNA测序数据的整合 处理多个样本切片 首先，将加载Seurat及其所需的其他包以进行本教程的操作。 library(Seurat) library(SeuratData)...
云隧道输出到用户ODPS空间的字段有哪些
app_id string comment以app_key@os的形式表示app_name string commentapp_id对应的app中文名称app_version string commentapp的应用版本号channel string comment应用分发渠道imei string...
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