基于单细胞通过CNVs变异推测恶性上皮细胞簇
上传10x数据
barcodes.tsv.gz
Browse...
features.tsv.gz
Browse...
matrix.mtx.gz
Browse...
上传
开始分析
第一步:
数据预处理
线粒体含量(percent.mt):
max_nFeature_RNA:
min_nFeature_RNA:
max_nCount_RNA:
min_ncount_RNA:
数据过滤
第二步:
TSNE和UMAP聚类
细胞注释
第三步:
CNV分析
注:数目最大的簇是正常对照
识别恶性上皮细胞簇
List of uploaded files:
基因特征小提琴图
基因特征相关性图
TSNE聚类
UMAP聚类
TSNEHeatmap
注释效果图1
注释效果图2
注释效果图3
注释效果图4
我们假设拷贝数变异越多则该细胞越有可能是恶性细胞
方差概率密度图当中,x轴表示拷贝数变异的方差,y轴表示概率密度
因此,方差越大该细胞与正常细胞的拷贝数变异差别越大,越有可能是恶性细胞
因此可以结合方差概率密度图与当前工作目录中data文件夹下生成的kmeans_Cluster.txt文件识别恶性细胞
方差概率密度图
去噪CNV分析图