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    • A
      anneng 最后由 编辑

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      • A
        anneng 最后由 编辑

        案例一 寻找有意义的基因
        https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/visualization/latest/tutorial-features
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        首先进入分类模式,选择自定义的分类:正常人和病人
        选择视图拆分,可以将聚类图分成正常和疾病两类。
        选择DE分析,可以得到每个类别的高表达基因,这些基因就作为这些类别的代表性基因。

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        • A
          anneng 最后由 anneng 编辑

          案例二 标识细胞类型
          e9741138-84e4-4583-ae81-03b57c5c0c62-image.png
          进入基因表达模式后,可以输入特征基因(marker),输入后,视图会展示高表达这些基因的细胞。例子中 CD79A/B 是B细胞的特征基因。特征基因应该有一个数据库?这个数据库需要调研下,最好能集成到系统中。

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          在这个例子中还体现了另外一个功能:选择配色

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          • A
            anneng 最后由 编辑

            案例三 探索子结构
            聚类的粒度可能比较大 可以通过子结构进行细化
            这个例子用不规则选择工具Lasso Selection 在聚类图中选择不同的子类 然后做DE 查看这些子类的代表性基因。

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            • A
              anneng 最后由 编辑

              案例四 探索子细胞类型
              fd4515c3-9585-45f6-b1e2-88da621b9432-image.png
              通过特征基因进行过滤的方式 不断的分类
              过滤这种方式和交互式分析中的drill(钻取)有点类似

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              • A
                anneng 最后由 编辑

                https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/visualization/latest/tutorial-reclustering
                可以设置不同的过滤条件和阈值进行聚类。
                这些不同的聚类结果应该保存成不同的成果,这些成果可以删除或者查看。

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