Category Archives: 未分类

二 01

如果R代码一定要访问github链接导致运行失败

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最近测试了immunedeconv包，首先它在github上面，所以本身就很难安装：

# deconvolution_methods
# https://github.com/omnideconv/immunedeconv
# remotes::install_github("omnideconv/immunedeconv")

library(immunedeconv)
library(tidyverse)
library(tidymodels)

然后我在运行immunedeconv包里面的mcp_counter时候，发现它需要访问一个在github的文本文件：

res.mcp <- deconvolute(expr, 'mcp_counter')

那肯定是会报错：

# genes = read.table(curl:::curl("https://raw.githubusercontent.com/ebecht/MCPcounter/master/Signatures/genes.txt")
# Could not resolve host: raw.githubusercontent.com

然后chatGPT给我了两个解决方案，通过BioinfoArk提供的中国区chatGPT查询： Continue reading →

二 01

完成任意癌症的任意基因突变与否分组后的转录组测序的差异分析

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一个月前（ 2023-12-01 ）的学徒作业：任意癌症的任意基因突变与否分组后的转录组测序的差异分析，陆陆续续收到了一些反馈，有马拉松授课学员的也有学徒实习生的，发现虽然说给大家指明了数据分析结题思路，但大家仍然是千奇百怪的错误。总体上就5个步骤，大家可以错十几处： Continue reading →

二 01

认识Seurat的空间单细胞对象结构

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前面我们提到了空间单细胞约等于10x技术，就比较方便理解，虽然说也有其它空间单细胞技术可以产出各式各样的数据。详见：10x的空间单细胞文件格式详解

但是对初学者来说，重要的是如何把不同技术产出的表达量矩阵导入到R或者Python这样的编程语言环境里面。今天我们来介绍的是在R语言里面的最流行的Seurat的单细胞流程，第一步就是理解Seurat的空间单细胞对象结构。值得注意的是我们接下来（2023年12月30日之后）的教程都是基于Seurat的V5版本哦： Continue reading →

二 01

能从源头解决数据分析的瑕疵吗

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前面我们在推文：数据分析有错误并不可怕，造假才不可饶恕 提到了这个新鲜出炉（ 2023年12月5日）的cell期刊的文章单细胞转录组数据分析环节是有一些瑕疵的。

首先是在 单细胞水平这样的细胞比例变化可靠吗 已经提到了两个分组的单细胞亚群比例变化问题，很大程度上受到了离群点的影响。另外就是总体上这个cell期刊的文章的降维聚类分群后的拿到的各个亚群的特异性高表达量的基因列表就不常见，但是如果仅仅是使用作者提供的矩阵文件那么就很难搞清楚问题出在哪里，所以我们还是从单细胞转录组的测序数据开始： Continue reading →

二 01

能把你服务器跑坏的r代码其实很简单

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我们一直都有一个很简单的服务器共享业务，详见：生物信息学江湖的开创性产品-共享服务器。因为是同一个机器给很多人错峰使用，所以过去的五年一直运行的蛮好。

但是有一些代码本身有问题，所以也确实是有一些时候会造成整个服务器奔溃，比如一个小伙伴跑一个简单的动态预测模型代码，详见： Continue reading →

二 01

辣鸡科研搞一次就算了吧

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众所周知，绝大部分科研都是制造辣鸡。生活所迫嘛，升职加薪需要这个辣鸡玩意儿，肯定是大家趋之若鹜，也很容易走入灰色地带交易。
很多人说硕博士毕业不得已而为之，一辈子就怎么一次制造辣鸡，反正毕业后就再也不碰科研这个肮脏玩意儿，所以也很难对它们这样的行为追责！
但是，刚才在朋友圈看到了一个骇人听闻的新闻，英国莱斯特大学张煜东作为通讯作者发一口气制造了9个科研辣鸡，大家看看这些文章的在线链接就明白了是什么肮脏玩意儿： Continue reading →

二 01

各种单细胞表达量矩阵和空间信息的导入

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前面我们演示了R语言里面的最流行的Seurat的单细胞流程是如何导入标准10x技术空间单细胞文件， 虽然说也有其它空间单细胞技术可以产出各式各样的数据。详见：10x的空间单细胞文件格式详解，但是我们粗浅的可以认为空间单细胞约等于10x技术。不过Seurat官网确实是给出来了两个分类： Continue reading →

二 01

可能是作者把部分样品标记错误了分组吗

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看到了一个2023年11月发表的文章《Cross-talk between Myeloid and B Cells Shapes the Distinct Microenvironments of Primary and Secondary Liver Cancer》是非常简单的普通转录组结合单细胞转录组的数据分析案例，取样是 hepatocellular carcinoma (HCC) 和 colorectal cancer liver metastasis (CRLM)的两个分组，非常清晰的实验设计。 Continue reading →

二 01

具体的样品被表达量芯片技术检测到的基因数量如何计算

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学徒做了个GSE26305数据集的表达量芯片练习，总体上来说，经过了我们的标准分析训练，是可以完成差异分析和富集分析的，详见我十年前的公众号推文，目录在：

但是具体是到细节，学徒就傻眼了，比如文章里面提到了不同的样品使用这个芯片的时候仅仅是检测到1.33万个基因，如下所示： Continue reading →