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Bioinformatic Tutorial (Daxing Research)
分析2：MOFA单细胞多组学因子分析
GitHub
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基础环境配置
基础环境配置
配置1. Python环境
配置2. Linux环境
配置3. R语言环境
RNA-seq上游分析
RNA-seq上游分析
1-1. 环境配置
1-2. 上游分析全教程
RNA-seq下游分析
RNA-seq下游分析
2-1. 环境配置
2-2. 差异表达基因(DEG)分析
2-3. 通路富集分析(GSEA)
单细胞样本对齐
单细胞样本对齐
3-1. 环境配置
3-2. 数据预处理
3-3. 模型准备
3-4. 模型训练
3-5. 对齐细胞
MOFA单细胞多组学因子分析
MOFA单细胞多组学因子分析
4-1. 环境配置
4-2. 单细胞样本对齐
4-3. scRNA-seq数据处理
4-4. scATAC-seq数据处理
4-5. MOFA模型构建
4-6. MOFA下游分析-R语言环节
4-7. MOFA下游分析-Python环节
TMT蛋白组学分析
TMT蛋白组学分析
5-1. 环境配置
5-2. TMT蛋白组学上游分析
5-3. TMT蛋白组学下游分析
多组学分析
多组学分析
6-1. 数据准备
6-2. GLUE多组学整合
6-3. 细胞亚群分析
6-4. 差异表达分析
6-5. 细胞通讯分析
6-6. 动态调控分析
6-7. 转录因子网络
Python可视化
Python可视化
1-1. 火山图
1-2. 箱线图
1-3. 热图(聚类)
分析2：MOFA单细胞多组学因子分析