洪瑜的博客 | CHY Blog

单细胞分析基础流程理论

基于Orchestrating Single-Cell Analysis

主要参考学习生信星球公众号，仅个人学习使用。整体流程介绍首先是数据导入紧接着进行质量控制和归一化，这个步骤包含了矫正实验因素以及其他影响因素，目的是从 raw count 得到 clean count 有了 clean count，就要挑取导致表达量差异的基因们（用于后面的降维）。因为降维的过程其实就是去繁存简，每个基因的变化都对整体有影响，对细胞来讲都是一个变化维度...

Posted by CHY on July 23, 2020

服务器搬家

记录服务器资源共享及conda环境复制的方法

scp 是 secure copy 的简写，用于在 Linux 下进行远程拷贝文件的命令，和它类似的命令有 cp，不过 cp 只是在本机进行拷贝不能跨服务器，而且 scp 传输是加密的。 scp [参数][原路径] [目标路径] 跨服务器拷贝文件 scp local_file remote_username@remote_ip:remote_folder 跨服务器拷贝文件夹 scp...

Posted by CHY on July 21, 2020

matplotlib

Python中matplotlib库的学习

matplotlib 简介 figure figure 是图片的载体，可以看做是画布，图片必须在画布的基础上进行创建 axes axes 表示绘图区域或者窗口，用来容纳一张具体的图片。axes 位于 figure 上，同一个 figure 上可以存在多个 axes。 axis axis 表示坐标轴，比如常见的 x 轴，y 轴以及对应的刻度线和标签。 artist at...

Posted by CHY on July 15, 2020

单细胞GSEA

GSEA在单细胞中的应用

# R包加载 library(tidyverse) library(Seurat) # 数据Seurat处理 # Load the PBMC dataset pbmc.data <- Read10X(data.dir = "data/pbmc5k/filtered_feature_bc_matrix/") # Initialize the Seurat object with the...

Posted by CHY on July 11, 2020

拼图

几种R语言拼图方式

如何拼出高质量的图片，也是科研工作中必不可少的技能，故在此记录几种在 R 语言中可以用到的拼图方式。个人推荐第二种 patchwork 包的使用。 cowplot 包拼图 cowplot 包本身是用来设置图形颜色的，但也可以进行图片的拼接。 require(cowplot) theme_set(theme_cowplot(font_size=12)) # reduce default...

Posted by CHY on July 9, 2020

Github中R包安装

几种安装Github中R包的方式

通过 devtools 包安装 install.packages("devtools") library(devtools) install_github("RevolutionAnalytics/RHadoop") 本地安装 # 在github.com上直接下载xx-master.zip,将zip文件解压成文件夹XX-master install.packages("D:/nCov...

Posted by CHY on July 9, 2020

R包构建

R语言中R包构建流程

R 语言是生物信息必备的技能，其中 R 包更是 R 语言的核心，尤其是在发表相关的生信文章时，一个 R 包的提出更是文章投稿成功的关键。所以在此特异学习一下 R 包的开发。工具 R 软件、RStudio 软件、Rtools 软件、devtools 包、roxygen2 包值得一提的是，Rtools 是 Windows 下的软件，并不是一个 R 包，一般在安装 Rstudio 时会自动...

Posted by CHY on July 8, 2020

scater

单细胞软件scater运行脚本

scater主要对单细胞数据进行预处理和质控，为下游分析提供高质量的表达数据。 rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) # 导入包 suppressMessages(library(scater)) suppressMessages(library(scRNAseq)) # 载入示例数据 data("sc_example_counts"...

Posted by CHY on June 30, 2020

程序运行时间及内存监控

记录R和Python程序运行时间及内存监控相关知识点

在单细胞软件评估中重要的一环就是软件针对不同细胞数量的数据分析所需要的时间和所占用的内存比较，一个好的软件能够用较少的时间，较少的内存分析较多的数据，故在此记录一下关于监控 R 和 Python 程序运行所需时间和内存的多种方法。 Python # 1.使用装饰器来衡量函数执行时间 # 定义装饰器 import time from functools import wraps def f...