想要精準分析scRNASeq數(shù)據(jù)?M3Drop助你事半功倍!
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M3Drop是一個強大的單細胞測序分析工具,那么你知道怎樣通過M3Drop分析單細胞數(shù)據(jù)嗎?感興趣的話就和小果一起來看看吧!
什么是M3Drop?
M3Drop包是一個R包,主要用于單細胞轉(zhuǎn)錄組學(scRNASeq)數(shù)據(jù)的預處理和分析。它提供了用于估計噪聲和dropout率的統(tǒng)計模型,以及用于識別差異表達基因的功能。主要作用是幫助用戶快速準確地對單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行處理和分析,挖掘并識別出差異表達基因。那么我們就來一起看看它具體是怎么使用的吧!
數(shù)據(jù)準備與預處理
我們先來看看我們導入的數(shù)據(jù)是什么樣吧!

數(shù)據(jù)過濾
M3Drop分析
通過上面的數(shù)據(jù)處理,我們進入今天的正題,那么M3Drop如何進行下一步的單細胞分析呢?和小果一起來看一下吧!
1.構(gòu)建M3Drop對象
在使用M3Drop進行統(tǒng)計分析之前,我們首先使用M3DropCleanData()函數(shù)創(chuàng)建一個M3Drop對象。當我們使用該函數(shù)時,它將執(zhí)行樣本質(zhì)量控制,并基于質(zhì)量控制后的數(shù)據(jù)生成M3Drop對象。最終得到的對象將包含標簽、數(shù)據(jù)等信息哦。
2.使用M3Drop統(tǒng)計分析
接下來,我們可以使用M3DropDropoutModels()函數(shù)執(zhí)行M3Drop統(tǒng)計分析。該函數(shù)接收我們上面創(chuàng)建好的M3Drop對象,并返回MM、logistic和DoubleExpo模型的擬合。該函數(shù)的作用是使用統(tǒng)計模型來估計噪聲和dropout率。
現(xiàn)在,我們一起來看看通過M3Drop分析后的效果圖吧!

3.尋找和繪制差異基因
最后,我們可以使用M3DropFeatureSelection()函數(shù)找到差異表達的基因,并生成一個包含這些基因的數(shù)據(jù)框“DE_genes”。然后我們使用M3DropExpressionHeatmap()函數(shù)對差異表達基因進行熱圖繪制,以呈現(xiàn)其表達情況。
現(xiàn)在我們一起來看看生成的差異基因模型圖:


最后繪制好的差異基因表達熱圖
以上就是對scRNASeq數(shù)據(jù)進行M3Drop分析的完整過程,怎么樣,你學會了嗎?更多學習資源請大家多多關(guān)注小果云生信平臺哦!

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