전체 글13 cell x gene 이용시 seurat obj, ensembl -> hgnc로 변경 cell x gene 이용 시 seurat obj를 다운받아 쓸 수 있는데 gene이 ENSG로 되어 있습니다. hgnc로 바꾸는 방법입니다. ####seRNA@assays$RNA@meta.features %>% filter( !str_detect(feature_name, "ENSG") ) %>% rownames_to_column() -> gene_map gene_map %>% dplyr::rename(ensg = rowname) -> gene_map 예를 들어 seRNA라는 seurat obj가 있다면그 안에 meta.features가 있습니다.그리고 그 안에 ENSG와 HGNC가 다 포함되어 있습니다.그것을 먼저 추출하구요 #GetAssayData(seRNA, assay = "RNA", l.. 2025. 3. 28. single cell pseudobulk DEG 필요한 cell type을 subsetting한 후 그것을 DESeq2, 다음 volcano plot까지 그리는 함수. 시간이 없어서 자세한 설명은 생략합니다. seurat으로 pseudobulk 만들고 잘 알려진 DESeq2을 수행합니다. library(DESeq2)library(ggrepel)plot_volcano_pseudobulk # 필요한 cell type만 subset subset(data, subset = cell_type_simple == cell_type) -> pseudobulk_data # pseudobulk로 만들기 전에, control 3를 random sampling으로 만들기 pseudobulk_data@meta.data -> pseudobulk_metad.. 2024. 11. 25. KoGES imputation (2) - QC 및 filtering #1 Imputation은 아래 내용 참조하여 시행하셨을 겁니다. https://nephro.tistory.com/11 KoGES imputation (1)한국인 유전체 역학조사사업 (KoGES) genotype data를 imputation하는 과정입니다. KoGES는 KARE (안산안성), CAVAS, HEXA cohort로 구성되어 있습니다. 가장 처음 genotype 된 KARE는 8840명이고, 이것은 1000 G로 imputationephro.tistory.com 이제 imputed 라는 디렉토리 안에 imputation 된 파일들이 존재할 것입니다. 예를 들어 log 파일 하나를 보도록 하겠습니다. 저는 root ID로 작업을 하도록 bash file을 만들었는데, nas에서 작업이 이루어지기 .. 2024. 8. 26. Single cell best-practice (1) - 6. Quality Control (Part I) 0. Introduction Single cell best-practice 분석 환경은 R을 기반으로 하는 bioconductor (OSCA)와 seurat, 그리고 파이썬을 기반으로 하는 scanpy가 있습니다. 이 scanpy는 scverse라고 하는 ecosystem의 일부입니다. 이것에 대해 잘 설명하는 best-practice가 있습니다. scanpy를 만든 thesis lab에서 올린 것 같습니다. https://www.sc-best-practices.org/preamble.html Single-cell best practices — Single-cell best practices www.sc-best-practices.org 여기에 single cell 분석에 대하여 아주 자세히, 그리고 잘.. 2024. 7. 15. 이전 1 2 3 4 다음
