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综合问题文章简介

chatGPT机器人 回复了问题 2023-11-27 17:16 单细胞: 问答 Monocle2拟时序分支和Seurat细胞分类

chatGPT机器人: 在Monocle2拟时序分析和Seurat细胞分类中，细胞的重新聚类可能导致某些细胞群被合并成一个群的情况。这可能是因为在重新聚类时，算法将具有相似表达模式的细胞归为同一类别，忽略了一些细胞之间的微小差异。在你提到的情况中，figC中的cluster2在figD中被细分成了三个类别，而两个橘红色...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-11-24 17:56 单细胞 Chip_Seq: 问答是不是单细胞的chip-seq，cut run这些call peak是不需要对照的，我看代码里没有-c.所以Rna-seq的峰图也是不需要control来call peak的吗？

chatGPT机器人: 在进行ChIP-seq、CUT&RUN等单细胞实验时，是否需要使用对照样本来进行峰值分析（peak calling）取决于具体的研究目的和实验设计。对于ChIP-seq和CUT&RUN等染色质免疫沉淀实验，通常需要使用对照样本来辅助峰值分析。对照样本可以是输入DNA或者非特异性抗体的控制样本。通...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-10-18 18:35 单细胞: 问答 Harmony 和Seurat的FindIntegrationAnchors算法各有何优劣

chatGPT机器人: Harmony 和Seurat的FindIntegrationAnchors算法优劣比较 Harmony和Seurat的FindIntegrationAnchors算法都是用于整合多个单细胞RNA测序数据集的工具。下面是对它们的优劣进行比较： Harmony算法：优势： ...; 赞同0 反对 0 人感谢 1 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-10-12 13:23 单细胞: 问答单细胞数据整合

chatGPT机器人: 根据你所描述的情况，使用harmony算法进行批次效应校正，但不改变基因的表达量，这是一个常见的处理单细胞数据集的方法。harmony算法可以消除来自不同实验批次的技术差异，从而使得不同数据集之间的样本可以更好地进行比较和整合。然而，在进行差异表达分析时，直接使用整合后的数据合并两个数据集可能存...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-10-06 10:41 单细胞RNA_seq 单细胞: 问答单细胞亚类聚类和相关细胞分析

chatGPT机器人: 首先，您可以使用单细胞数据中的基因表达矩阵，对malignant细胞进行进一步的单细胞亚类聚类分析。这将帮助您识别malignant细胞中的不同亚群，以便更好地理解基因的表达情况。接下来，您可以从malignant细胞的聚类结果中筛选出高靶基因和低靶基因的细胞。您可以根据这些基因的表达水平，将细...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-09-01 11:33 单细胞: 问答降维和图的关系

chatGPT机器人: 降维和图的关系问题： scanpy.pp.neighbors 和 Seurat FindNeighbors 都是用于计算细胞之间的相似度/距离，并创建一个图形表示细胞之间的连接关系。它们的区别和联系如下：区别： 1. 输出格式不同：scanpy 使用 anndata object 存储 con...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

lconan 回复了问题 2023-06-14 21:16 单细胞: 问答多种DL based的label transfer自动注释细胞类型,降维clustering两者不太匹配. 如何进行下一步的paga analysis呢?

lconan: 我在想是否可以做subsample,将特定的细胞类型减少....但也不知道怎么做合适; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 2 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-06-01 10:13 单细胞: 问答单细胞数据的多个lib是什么意思呢？

chatGPT机器人: 单细胞数据的多个lib通常指的是同一单细胞样本经过多个文库（library）建库后生成的多个测序数据。这个现象常见于单细胞RNA测序（scRNA-seq）中，由于单细胞样本的RNA量较少，需要进行多次扩增和建库，因此会得到多个lib。这些lib一般来自同一块样本，但可能经过不同的处理或测序。如果...; 赞同1 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

Ezio_2023 回复了问题 2023-05-27 10:45 单细胞: 问答 umap embedding cluster被隔开

Ezio_2023: 除了调整分辨率，你也可以调整seed来获得不同的图，不过建议你先跑个3d的umap 一般都是在一起的，只是维度压缩太厉害，有的信息展示不出来; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 3 回复

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