Картинки по клеточкам для срисовки
Рисунок по клеточкам легкий
Рисование по клеткам
Рисунки п о к л е т о ч к а м
Рисования поклеточком
Рисунки по клеточкамточкам
Рисование поклетачкам
Рисунки по клетоточкам
Рисование по клеткам
Рисун6кмип по клеточкам в тетради
Рисование по клеткам
Рисунки по клеткам
Рисунки по клеточкам в тетради
Рисование по клеткам
Рисунки по клеточкам ъ
Рисунки по клеточкам
Рисунки в клеточку
Рисунки по клеточкам
Рисование по клеткам
Рисование поиклеточкам
Рисунки по клеточкам
Клеточные рисунки
Рисование пакльточкам
Рисование по клеточкам Дельфин
Красивые рисунки по кл
Рисование по клеткам
Лёгкие рисунки по аклеточкам
Рисунки по клеткам в тетради
Рисунки по клетоточкам
Рисунки по клеточкам сердце
Рисунки по клеткам в тетради
Рисунки по клеточкам для начинающих
Рисунки по клеточкам
Рисунки по клеточкам
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисунки по клеточкам небольшие
Рисунки по клеточкам фото
Рисунки по клеточкам мороженое
Рисование по клето/Кам
Рисование по клеточкам в тетради маленькие
Рисование по клеткам пони
Еда по клеточкам
Рисунки по клеточкам маленькие
Маленткие рисункимпо улеточкам
Рисунки по клеточкам
Рисование по клеточкам пончик
Рисунки по клеточкам лёгкие
Рисунки по клеточкам маленькие
Принцессы по клеточкам в тетради
Арбуз по клеточкам в тетради
Сердечко по клеточкам в тетради
По клеточкам
Легкие рисунки по клето
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисование по клеткам
Рисование по клеточкам в тетради
Рисунки по клеточкам
Бабочка по клеточкам в тетради
Рисунки погтьклеточкам
Рисунки по клеточкам в тетради
Крутые рисунки по клеткам
Рисование по клеткам для девочек
Рисунки по клеточкам лёгкие
Рисунки по клеткам череп
По клеточкам
Рисование по клеткам
Раскраски в клеточку
Рисунки по клеточкам
Рисование по клеточкам мороженое
Рисование по клеткам для девочек
Рисование по клеткам
Рисование по клеточкам череп
Рисунки по клеточкам
Рисунки в клеточку для девочек
Рисование по клеткам
Картинки по клеточкам для срисовки
Комментарии (0)
Написать
Информация
Посетители, находящиеся в группе
Рисунки для срисовки по клеточкам маленькие
Очень маленькие рисунки по клеточкам
Рисунок по клеткам легкий
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисование по клеткам
Рисунки по клеточкам в тетради
Рисунки по клеткам маленькие
Рисунки по клеточкапм лёгкие
Рисование по клеткам
Рисование по клеточкам в тетради
Рисунки по клеточкам
Рисунки для срисовки в клетку
Рисунки по клеточкам
Рисунки в клетку легкие легкие легкие
Рисунки по клеточкам простые
Маленькие рисункпо клеточкаи
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисование по клеточкам в тетради
Рисунки по клеточкам
Рисунки по клеточкам Путин маленький
Рисование по клеточкам лёгкие
Рисунки по клеткам легкие и красивые
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисунки по клеточкам маленькие мини
Рисование по клеткам
Рисование по клеткам
Рисунки по клеточкам
Рисунки в клеточку
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисунки по клеточкам в тетради
Рисование по клеткам
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисование по клеткам Куроми
Крутые рисунки по клеточкам в тетради
Рисунки по клеточкам в тетради маленькие и милые
Рисунки по клеточкам в тетради маленькие
Рисунки по клеточкам в тетради
Рисунки по клеткам
Котики по клеточкам маленькие
Простые пиксельные рисунки
Рисование по клеткам
Рисунки по клеточкам смайлы
Рисунки по клеточкам лёгкие еда
Мороженое по клеточкам в тетради
Картинки по клеточкам
Малинькиерисунки по клеточкам
Рисование ИПО клеточка
Хаски по клеточкам
Рисунки по клеточкам в тетради лёгкие
Повторить рисунок по клеточкам
Рисунки по клеткам
Рисунки в клеточку маленькие
Рисование по клеткам
Лёгкие рисунки по аклеточкам
Рисование по клеткам
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисунки по клеточкам
Рисование по клеточкам в тетради
Рисунки по клеточкам котики
Рисование по клеточкам Арбуз
Рисунки по клеточкам собаки маленькие
Рисунки квадратиками
Рисунки в клеточку маленькие
Рисуем по клеточкам
Рисунки по клеточкам фрукты
Рисунки для срисовки карандашом в клетку
Рисование поклетачкам
Мини рисунки по клеточкам
Рисунки по клеточкам приложение
Рисунки по клеточкам
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисунки по клеточкам маленькие
Рисунки по клеточкам кот
Рисование по клеткам
Рисунки по клеточкам в тетради
Рисунки по клеточкам
Q5 Нарисуйте клетки животных и растений Укажите три различия между ними.
..Перейти к
- Упражнение
- Растениеводство и управление
- Микроорганизмы: друг и враг
- Синтетические волокна и пластик
- Материалы: металлы и неметаллы
- Уголь и нефть
- Горение и пламя
- Сохранение растений и животных
- Клетка — структура и функции
- Размножение животных
- Достижение подросткового возраста
- Трение
- Звук
- Химические эффекты и электрический ток
- Некоторые природные явления
- Свет
- Звезды и Солнечная система
- Загрязнение воздуха и воды
Главная > Решения НЦЭРТ Класс 8 Наука > Глава 8 — Клетка — Структура и функции > Упражнение > Вопрос 19
Вопрос 19 Упражнение
В5) Нарисуйте клетки животных и растений.
Укажите три отличия между ними.
Ответ:
Решение 5:
| ЗАВОДСКАЯ КЛЕТКА | ЖИВОТНАЯ КЛЕТКА |
|---|---|
| Растительная клетка состоит из клеточной стенки | Клетки животных не состоят из клеточных стенок |
| Многие вакуоли сливаются вместе, образуя большую центральную вакуоль | Состоят из вакуолей небольшого размера |
| Растительные клетки состоят из пластид | Клетки животных не состоят из пластид |
Стенограмма видео
«привет всем добро пожаловать на еще один лидо домашняя сессия на сегодняшнем уроке мы будем делает научная проблема, так что давайте начнем с вопрос вопрос здесь в том, чтобы сделать эскизы животные и растительные клетки находятся в состоянии три различия между ними Итак, мои дорогие друзья, как вы видите здесь, мы иметь фигура, в которой эта цифра растительная клетка а это животная клетка животная клетка так как вы можете отличить между растительной клеткой и животной клеткой абсолютно верно первое дифференциация заключается в том, что в растительной клетке, как вы видите здесь, у них есть клеточные стенки в растительных клетках имеют клеточные стенки, тогда как в клетках животных у них нет клеточной стенки у них нет иметь внешний наружная клетка справа, так что клеточная стенка отсутствуют, поэтому у них нет клеточная стенка, но в растительных клетках происходит следующее у них большая вакуоль, поэтому все эти образуются крошечные крошечные крошечные крошечные вакуоли вместе стать большим вакуумом, так что это большой вакуум поэтому в растениях у них очень большой вакуоли тогда как в клетках животных имеют очень маленькие вакуоли вы можете видеть здесь на рисунке у них очень маленькие вакуоли и следующее, что на заводе клетки у них пластик, а у животных клеток не имеют права на пластику и еще один разница в том, что в растительной клетке есть хлоропласты зачем клеткам растений нужен хлоропласт да очень хороший хлор требуется имеют хлоропласты, потому что к фотосинтезу тоже имеет место тогда как в животных клеток у них нет хлоропласт так что это несколько различий между растительные клетки и животная клетка поэтому одно главное отличие в том, что в растительной клетке не жалеют растения у них есть клеточная стенка, тогда как у животных клетки у них нет имеют клеточные стенки, так что это один из самая большая разница Итак, теперь давайте начнем дифференциацию между клетки животных и клетки растений так что я собираюсь дифференцировать его по рисование коробки и моя эта колонка будет растительной клеткой растительная клетка, а другой столбец будет животная клетка так друзья вы сами мне скажите от эскиз мы узнали чем отличаются растения клетка и животная клетка очень хорошо мои дорогие друзья да первый отличие состоит в том, что растительные клетки состоят из клеточные стенки абсолютно правильно, поэтому мы можем написать их состоит из они состоят из клеточных стенок тогда как в клетках животных да, нет состоит из и клеточных стенок у них нет состоит из клеточные стенки какое второе отличие да растительные клетки имеют большие вакуоли, тогда как в клетках животных они имеют очень крошечные мелкие вакуоли да поэтому растительные клетки имеют много вакуолей много вакуолей сплавлены сплавлены вместе слиться воедино формировать большой центральный вектор большой центральный вакуум центральный вакуум тогда как в клетках животных у них есть у них есть маленький размер у них маленький размер вакуоли так что теперь последнее отличие в том, что растительная клетка состоит из пластид растительные клетки из них состоят из них состоят пластид, тогда как в клетках животных они не состоят из пластмассы они не они не состоит из пластмассы так в растительных клетках первое отличие был у них нет клеточных стенок, тогда как извините в пластилине растительные клетки имеют клеточные стенки и в животных клетках у них не было клеточных стенок второй разница была в растительной клетке образуется много вакуолей вместе большая вакуоль, тогда как в животных клетках имеют мелкие вакуоли и последнее отличие было в том, что растительные клетки имеют пластик, тогда как животные клетки нет гипса так что это различия между клетки растений и клетки животных так что если вы знаете, как нарисовать эскиз животная и растительная клетка тогда разница между ними будет быть действительно очень легко, поэтому, пожалуйста, друзья, потренируйтесь диаграмма Итак, друзья, я надеюсь, вы поняли решение этого вопроса если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, пожалуйста комментарий ниже, и если вам нравится это видео ставь большой палец вверх и дальше такие видео пожалуйста подписаться на этот канал Спасибо вам всем
Связанные вопросы
Мышечные клетки разветвлены.
(Т/Ф)
Основной живой единицей организма является орган. (Т/Ф)
Одноклеточные организмы имеют одноклеточное тело. (Т/Ф)
_Амеба_ имеет неправильную форму. (Т/Ф)
Q 1) Укажите, являются ли следующие утверждения Верными (T) или Ложными (F). (a) Одноклеточные организмы h…
Выберите правильное утверждение относительно одноклеточных организмов: а) у одноклеточных организмов…
Фейсбук WhatsApp
Копировать ссылку
Было ли это полезно?
Упражнения
Упражнения
Главы
Растениеводство и управление
Микроорганизмы: друзья и враги
Синтетические волокна и пластик
Материалы: металлы и неметаллы
Уголь и нефть
Горение и пламя
Консервация растений и животных
Клетка — структура и функции
Размножение у животных
Достижение подросткового возраста
Сила и давление
Трение
Звук
Химические эффекты и электрический ток
Некоторые природные явления
Свет
Звезды и Солнечная система
Загрязнение воздуха и вода
Курсы
Быстрые ссылки
Условия и политика
Условия и политика
2022 © Quality Tutorials Pvt Ltd Все права защищены
Интеграция Sketch с использованием набора данных из 1 миллиона клеток от Parse Biosciences • Seurat
- Установить
- Сера v5
- Начать
- Виньетки
- Расширения
- Часто задаваемые вопросы
- Новости
- Ссылка
- Архив
Составлено: 26 марта 2023 г.
Источник: виньетки/ParseBio_sketch_integration.Rmd
ParseBio_sketch_integration.Rmd
Недавнее увеличение общедоступных наборов данных по одной клетке является серьезной проблемой для интегративного анализа. Например, в настоящее время в десятках исследований было профилировано несколько тканей, представляющих сотни людей и миллионы клеток. В Hao et al., 2022, предложенный метод обучения на основе словаря, интеграция атомарных эскизов, также может обеспечить эффективный и крупномасштабный интегративный анализ. Наша процедура позволяет интегрировать большие наборы наборов данных без необходимости загрузки всего объема данных в память. В нашей рукописи мы используем интеграцию атомных эскизов для интеграции миллионов scRNA-seq из легких человека и PBMC человека.
В этой виньетке мы демонстрируем, как использовать интеграцию атомарных эскизов для согласования экспериментов scRNA-seq с 1 млн клеток, хотя мы использовали эту процедуру также для интеграции наборов данных из 10 млн+ клеток.
Мы анализируем набор данных от Parse Biosciences, в котором PBMC взяты из 24 образцов человека (12 здоровых доноров, 12 доноров с диабетом 1-го типа), который доступен здесь.
- Выборка репрезентативного подмножества ячеек («атомов») из каждого набора данных
- Интегрируйте атомы из каждого набора данных и определите набор состояний ячеек
- Реконструировать (интегрировать) полные наборы данных на основе атомов
- Аннотировать все ячейки в полных наборах данных
- Определить специфические различия типов клеток между здоровыми и больными диабетом
Перед запуском этой виньетки установите Seurat v5, а также пакет BPCells, который мы используем для хранения на диске. Подробнее об использовании BPCells в Seurat v5 можно прочитать здесь. Мы также рекомендуем ознакомиться с анализом на основе эскизов в виньетке Seurat v5, в которой представлена концепция хранения на диске и в памяти в Seurat v5.
библиотека (Сера) библиотека (BPCells) библиотека (dplyr) библиотека (ggplot2) библиотека (ggrepel) библиотека (пэчворк) # установить эту опцию при анализе больших наборов данных параметры (future.globals.maxSize = 3e+09) options(Seurat.object.assay.version = "v5")
globals.maxSize = 3e+09)
options(Seurat.object.assay.version = "v5") Создать объект Seurat, содержащий данные 24 пациентов
Мы загрузили исходный набор данных и метаданные донора из Parse Biosciences в виде файла h5ad. Хотя пакет BPCells может работать напрямую с файлами h5ad, для оптимальной производительности мы преобразовали набор данных в сжатый разреженный формат, используемый BPCells, как описано здесь. Мы создаем объект Seurat для этого набора данных. С момента входа в CreateSeuratObject — это матрица BPCells, данные остаются на диске и не загружаются в память. После создания объекта мы разделили набор данных на 24 слоя, по одному для каждого образца (т. е. пациента), чтобы упростить интеграцию.
parse.mat <- open_matrix_dir(dir = "/brahms/hartmana/vignette_data/bpcells/parse_1m_pbmc")
# нужно двигаться
метаданные <- readRDS("/brahms/haoy/vignette_data/ParseBio_PBMC_meta.rds")
объект <- CreateSeuratObject(counts = parse.mat, meta.data = метаданные)
объект <- NormalizeData(объект)
# разделить анализ на 24 слоя
объект[["РНК"]] <- split(объект[["РНК"]], f = объект$выборка)
объект <- FindVariableFeatures(object, verbose = FALSE) Выборка репрезентативных ячеек из каждого набора данных
Вдохновленные новаторской работой, направленной на определение «набросков» данных scRNA-seq, наш первый шаг — взять образец репрезентативного набора клеток из каждого набора данных.
Мы рассчитываем показатель рычага (оценка «статистического рычага») для каждой ячейки, что помогает идентифицировать ячейки, которые, вероятно, являются членами редких субпопуляций, и убедиться, что они включены в нашу репрезентативную выборку. Важно отметить, что для оценки показателей левериджа требуется только нормализация данных, она может быть эффективно вычислена для разреженных наборов данных и не требует каких-либо интенсивных вычислений или шагов уменьшения размерности. Мы загружаем каждый объект отдельно, выполняем базовую предварительную обработку (нормализация и выбор переменных признаков), а также выбираем и сохраняем 5000 репрезентативных ячеек из каждого набора данных. Поскольку имеется 24 набора данных, набросок набора данных теперь содержит 120 000 ячеек. Эти ячейки хранятся в новом эскиз анализ и загружаются в память.
объект <- SketchData(object = object, ncells = 5000, method = "LeverageScore", sketched.assay = "sketch") object
## Объект класса Seurat ## 121328 признаков в 966344 образцах в рамках 2 анализов ## Активный анализ: эскиз (60664 признака, 2000 переменных признаков) ## Присутствует 48 слоев: counts.
H_3128, counts.H_3060, counts.H_409, counts.H_7108, counts.H_120, counts.D_504, counts.H_2928, counts.H_727, counts.H_4579, counts.H_6625, counts.H_630, подсчеты.D_500, подсчеты.D_501, подсчеты.D_610, подсчеты.H_4119, подсчеты.D_609, подсчеты.D_644, подсчеты.D_498, подсчеты.H_1334, подсчеты.D_497, подсчеты.D_505, подсчеты.D_506, подсчеты.D_502, подсчеты.D_503, данные.H_3128, данные.H_3060, данные.H_409, данные .H_7108, данные.H_120, данные.D_504, данные.H_2928, данные.H_727, данные.H_4579, данные.H_6625, данные.H_630, данные.D_500, данные.D_501, данные.D_610, данные.H_4119, данные.D_609 , данные.D_644, данные.D_498, данные.H_1334, данные.D_497, данные.D_505, данные.D_506, данные.D_502, данные.D_503
## Имеется 1 другой анализ: РНК Выполните интеграцию нарисованных клеток в образцах
Затем мы проводим комплексный анализ «атомов» из каждого набора данных. Здесь мы выполняем интеграцию, используя оптимизированный рабочий процесс интеграции Seurat v5, и используем основанный на ссылках метод RPCAIntegration .
Функция выполняет все исправления в низкоразмерном пространстве (а не в самих значениях выражения) для дальнейшего повышения скорости и использования памяти и выводит объединенный объект Сера, где все ячейки были помещены в интегрированное низкоразмерное пространство (хранится как интегрированный.rpca ). Однако мы подчеркиваем, что здесь вы можете выполнить интеграцию, используя любой метод анализа, который помещает ячейки из наборов данных в общее пространство. Сюда входят интеграция CCA, Harmony и scVI. Мы демонстрируем, как использовать эти инструменты в Seurat v5 здесь.
DefaultAssay(объект) <- "эскиз"
объект <- FindVariableFeatures(object, verbose = F)
объект <- ScaleData(объект, подробный = F)
объект <- RunPCA(объект, подробный = F)
# интегрировать наборы данных
объект <- IntegrateLayers (объект, метод = RPCAIntegration, orig = "pca", new.reduction = "integrated.rpca",
dims = 1:30, k.anchor = 20, ссылка = which(Layers(object, search = "data") %in% c("data. H_3060")),
многословный = F)
# кластеризовать интегрированные данные
объект <- FindNeighbors(объект, сокращение = "integrated.rpca", размерность = 1:30)
объект <- FindClusters(объект, разрешение = 2) 
H_3060")),
многословный = F)
# кластеризовать интегрированные данные
объект <- FindNeighbors(объект, сокращение = "integrated.rpca", размерность = 1:30)
объект <- FindClusters(объект, разрешение = 2) ## Оптимизатор модульности, версия 1.3.0, Людо Уолтман и Нис Ян ван Экк ## ## Количество узлов: 120000 ## Количество ребер: 5089764 ## ## Запуск алгоритма Лувена... ## Максимальная модульность в 10 случайных запусках: 0,8693 ## Количество сообществ: 47 ## Истекшее время: 78 секунд
объект <- RunUMAP(object, reduce = "integrated.rpca", dims = 1:30, return.model = T, verbose = F)
# теперь вы можете воссоединиться со слоями в набросанный анализ, который требуется для выполнения дифференциального # выражение объект[["эскиз"]] <- JoinLayers(объект[["эскиз"]]) c10_markers <- FindMarkers (object = object, ident.1 = 10, max.cells.per.ident = 500, only.pos = TRUE) голова (c10_markers)
## p_val avg_log2FC pct.1 pct.2 p_val_adj ## AFF3 4.777851e-128 1.
960104 0.963 0.308 2.898436e-123
## БАНК1 2.484440e-114 2.334227 0.910 0.187 1.507161e-109
## БАЧ3 2,934147э-106 1,442567 0,939 0,452 1,779971э-101
## PAX5 8.301955e-89 2.436649 0.740 0.129 5.036298e-84
## FCRL1 2.029565e-86 2.419795 0.698 0.121 1.231215e-81
## COL19A1 9.752759e-80 2.602264 0.682 0.105 5.916414e-75 # Теперь вы можете аннотировать кластеры, используя маркерные гены. Мы выполнили этот шаг и включили # приводит к столбцу метаданных 'sketch.celltype' plot.s1 <- DimPlot(объект, group.by = "образец", сокращение = "umap") plot.s2 <- DimPlot(object, group.by = "celltype.manual", сокращение = "umap")
plot.s1 + plot.s2 + plot_layout(ncol = 1)
Интегрировать полные наборы данных
Теперь, когда мы интегрировали подмножество атомов каждого набора данных, поместив каждый из них в интегрированное низкоразмерное пространство, теперь мы можем также поместить каждую ячейку из каждого набора данных в это пространство. Мы загружаем полные наборы данных обратно по отдельности и используем функцию ProjectIntegration для интеграции всех ячеек.
После запуска этой функции Integrated.rpca.full пространство теперь включает все ячейки в наборе данных. Несмотря на то, что все ячейки в наборе данных были объединены вместе, незарисованные ячейки не загружаются в память. Пользователи по-прежнему могут переключаться между эскизом (зарисовки клеток, в памяти) и РНК (полный набор данных, на диске) для анализа. После интеграции мы также можем спроецировать метки типов ячеек из зарисованных ячеек на полный набор данных, используя ProjectData .
# повторно разделить набросок клеточного анализа на слои, это необходимо для проецирования интеграции на
# все ячейки
объект[["эскиз"]] <- split(объект[["эскиз"]], f = объект$образец)
объект <- ProjectIntegration(объект = объект, sketched.assay = "эскиз", assay = "РНК", сокращение = "integrated.rpca")
объект <- ProjectData(object = object, sketched.assay = "sketch", assay = "RNA", sketched.reduction = "integrated.rpca.full",
full. reduction = "integrated.rpca.full", dims = 1:30, refdata = list(celltype.full = "celltype.manual")) 
reduction = "integrated.rpca.full", dims = 1:30, refdata = list(celltype.full = "celltype.manual")) объект <- RunUMAP(объект, уменьшение = "интегрированный.rpca.full", размерность = 1:30, уменьшение.имя = "umap.full",
сокращение.key = "UMAP_full_") p1 <- DimPlot(объект, сокращение = "umap.full", group.by = "выборка", альфа = 0,1) p2 <- DimPlot(объект, сокращение = "umap.full", group.by = "celltype.full", альфа = 0,1) p1 + p2 + plot_layout(ncol = 1)
Сравнение здоровых и диабетических образцов
Объединив все образцы вместе, мы теперь можем сравнивать здоровые и диабетические клетки в соответствующих состояниях клеток. Чтобы максимизировать статистическую мощность, мы хотим использовать все ячейки, а не только нарисованные ячейки, для выполнения этого анализа. Согласно рекомендациям Soneson et al. и Crowell et al., мы используем рабочий процесс на основе агрегирования (псевдообъемов). Мы объединяем все ячейки одного типа и выборки, используя Функция AggregateExpression .
Это возвращает объект Seurat, где каждая «ячейка» представляет собой псевдообъемный профиль одного типа клеток у одного человека.
После того, как мы агрегировали клетки, мы можем выполнить дифференциальную экспрессию для конкретных типов клеток между здоровыми и диабетическими образцами, используя DESeq2. Мы демонстрируем это для моноцитов CD14.
bulk <- AggregateExpression(object, return.seurat = T, slot = "counts", assays = "RNA", group.by = c("celltype.full",
"проба", "болезнь"))
# каждый образец представляет собой псевдообъемный профиль, специфичный для конкретного типа клеток
хвост (ячейки (масса)) ## [1] "Treg_H-4119_H" "Treg_H-4579_H" "Treg_H-630_H" "Treg_H-6625_H" ## [5] "Treg_H-7108_H" "Treg_H-727_H"
bulk$celltype <- sapply(strsplit(Cells(bulk), split = "_"), "[", 1)
объем $ донор <- sapply (strsplit (ячейки (масса), разделение = "_"), "[", 2)
bulk$disease <- sapply(strsplit(bulk$donor, split = "-"), "[", 1)
объемная болезнь $ <- фактор (x = объемная болезнь $, уровни = c ("H", "D"))
cd14. bulk <- подмножество (bulk, тип ячейки == "CD14 Mono")
Idents(cd14.bulk) <- "болезнь"
de_markers <- FindMarkers(cd14.bulk, ident.1 = "D", ident.2 = "H", slot = "counts", test.use = "DESeq2",
многословный = F)
de_markers$gene <- имена строк(de_markers)
ggplot(de_markers, aes(avg_log2FC, -log10(p_val))) + geom_point(size = 0.5, alpha = 0.5) + theme_bw() +
ylab («-log10 (нескорректированное значение p)») + geom_text_repel (aes (label = ifelse (p_val_adj < 0,01, ген,
"")), цвет = "красный", размер = 3) 
bulk <- подмножество (bulk, тип ячейки == "CD14 Mono")
Idents(cd14.bulk) <- "болезнь"
de_markers <- FindMarkers(cd14.bulk, ident.1 = "D", ident.2 = "H", slot = "counts", test.use = "DESeq2",
многословный = F)
de_markers$gene <- имена строк(de_markers)
ggplot(de_markers, aes(avg_log2FC, -log10(p_val))) + geom_point(size = 0.5, alpha = 0.5) + theme_bw() +
ylab («-log10 (нескорректированное значение p)») + geom_text_repel (aes (label = ifelse (p_val_adj < 0,01, ген,
"")), цвет = "красный", размер = 3) Мы не обязательно ожидаем увидеть сильные транскриптомные признаки диабета в крови, но наши анализы выявили множественные гены, которые активируются у пациентов с диабетом и одинаковы у разных людей. Некоторые из этих генов, в том числе субкомпонент комплемента C1R, ранее были связаны с диабетом. Другие, в том числе фактор транскрипции SPDEF и рецептор RAPSN, также являются биомаркерами диабета во многих типах клеток, включая моноциты CD14.
# каждая точка представляет собой среднее псевдообъемное значение от отдельного
VlnPlot(bulk, features = c("C1R"), group. by = "тип клетки", split.by = "болезнь", cols = c("#377eb8",
"#e41a1c")) 
by = "тип клетки", split.by = "болезнь", cols = c("#377eb8",
"#e41a1c")) Информация о сеансе
информация о сеансе()
## R версия 4.1.3 (10 марта 2022 г.) ## Платформа: x86_64-pc-linux-gnu (64-разрядная версия) ## Запуск под: Ubuntu 20.04.5 LTS ## ## Матричные продукты: по умолчанию ## BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.9.0 ## LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.9.0 ## ## локаль: ## [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C ## [3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8 ## [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8 ## [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C ## [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C ## [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C ## ## прикрепленные базовые пакеты: ## [1] stats graphics grDevices utils наборы методов базы данных ## ## другие прикрепленные пакеты: ## [1] patchwork_1.1.2 ggrepel_0.9.3 ggplot2_3.4.1 ## [4] dplyr_1.1.1 BPCells_0.0.0.9000 Seurat_4.9.9.9039 ## [7] SeuratObject_4.
9.9.9080 sp_1.6-0
##
## загружается через пространство имен (и не прикрепляется):
## [1] utf8_1.2.3 spatstat.explore_3.1-0
## [3] reticulate_1.28 tidyselect_1.2.0
## [5] RSQLite_2.2.9 AnnotationDbi_1.56.2
## [7] htmlwidgets_1.6.2 grid_4.1.3
## [9] BiocParallel_1.28.3 Rtsne_0.16
## [11] munsell_0.5.0 codetools_0.2-19## [13] ragg_1.2.1 ica_1.0-3
## [15] future_1.32.0 miniUI_0.1.1.1
## [17] withr_2.5.0 spatstat.random_3.1-4
## [19] colorspace_2.1-0 progressr_0.13.0
## [21] Биобаза_2.54.0 более высокая_0.10
## [23] вязанр_1.42 стат4_4.1.3
## [25] ROCR_1.0-11 tensor_1.5
## [27] listenv_0.9.0 MatrixGenerics_1.6.0
## [29] labeling_0.4.2 GenomeInfoDbData_1.2.7
## [31] polyclip_1.10-4 бит64_4.0.5
## [33] farver_2.1.1 rprojroot_2.0.3
## [35] parallel_1.35.0 vctrs_0.6.1
## [37] generics_0.1.3 xfun_0.38
## [39] R6_2.5.1 GenomeInfoDb_1.35.15
## [41] ggbeeswarm_0.6.0 locfit_1.5-9.4
## [43] bitops_1.0-7 spatstat.utils_3.0-2
## [45] cachem_1.0.7 DelayedArray_0.20.0
## [47] promises_1.2.0.1 Scales_1.2.1
## [49] beeswarm_0.
4.0 gtable_0.3.3
## [51] globals_0.16.2 goftest_1.2-3
## [53] spam_2.9-1 rlang_1.1.0
## [55] генефильтр_1.76.0 системные шрифты_1.0.3
## [57] splines_4.1.3 lazyeval_0.2.2
## [59] spatstat.geom_3.1-0 yaml_2.3.7
## [61] изменить форму2_1.4.4 связать_1.4-5
## [63] httpuv_1.6.9 tools_4.1.3
## [65] многоточие_0.3.2 jquerylib_0.1.4
## [67] RColorBrewer_1.1-3 BiocGenerics_0.40.0
## [69] ggridges_0.5.4 Rcpp_1.0.10
## [71] plyr_1.8.8 zlibbioc_1.40.0
## [73] мурр_1.0.1 RCurl_1.98-1.10
## [75] deldir_1.0-6 pbapply_1.7-0
## [77] cowplot_1.1.1 S4Vectors_0.32.4
## [79] zoo_1.8-11 SummarizedExperiment_1.24.0
## [81] cluster_2.1.3 fs_1.6.1
## [83] magrittr_2.0.3 data.table_1.14.8
## [85] RSpectra_0.16-1 scattermore_0.8
## [87] lmtest_0.9-40 РАНН_2.6.1
## [89] fitdistrplus_1.1-8 matrixStats_0.63.0
## [91] мим_0.12 оценка_0.20
## [93] xtable_1.8-4 XML_3.99-0.8
## [95] fastDummies_1.6.3 IRanges_2.28.0
## [97] gridExtra_2.3 компилятор_4.1.3
## [99] tibble_3.2.1 KernSmooth_2.23-20
## [101] crayon_1.5.2 htmltools_0.