Seurat v5 完整教學：單細胞 RNA-seq 分析從零到進階 1. 專案定位與生態系統 1.1 什麼是 Seurat？ Seurat 是一套以 R 語言開發的 single-cell genomics (單細胞基因體學) 分析工具套件，由 New York Genome Center 的 Satija Lab 維護。它提供了從原始 count matrix (計數矩陣) 到生物學詮釋的完整分析流程。 為什麼叫 Seurat？ 名稱取自法國後印象派畫家 Georges Seurat，他以 pointillism (點描法) 聞名——由無數小點組成完整圖像，正如單細胞分析從個別細胞拼湊出組織全貌。 1.2 Seurat 在單細...

前言 這份文件是一個完整的生物資訊分析流程教學，主要目標是利用 Seurat 套件進行差異基因表現 (Differentially Expressed Genes, DEGs) 分析，並接著使用 clusterProfiler 套件對找出的差異基因進行基因功能富集分析 (Gene Ontology, GO)。 整個流程將涵蓋資料的前處理、差異基因的篩選、熱圖 (Heatmap) 的繪製、基因 ID 的轉換，以及最終的功能富集分析與視覺化。這份教學適合對 R 語言有基本認識，並想學習如何分析轉錄體資料的初學者。 分析流程概覽 環境準備: 清理環境、載入必要的 R 套件。 資料讀取與前處理: 讀取 Seurat 物件，並進行標準化、尋...

前言 本教學文件旨在詳細解說一份用於分析人類間質幹細胞 (Mesenchymal Stem Cells, MSCs) 在 2D 與 3D 培養環境下基因表現差異的 R 腳本。我們將使用 Affymetrix HTA 2.0 微陣列平台的數據，並透過一系列生物資訊學工具，從原始數據讀取、標準化、註解，到最終的數據可視化，一步步完成整個分析流程。 本教學適合對象： 對微陣列數據分析有興趣的生物學家或研究人員。 正在學習 R 語言進行生物資訊分析的學生。 希望了解 oligo 和 Seurat 套件在微陣列分析中應用的使用者。 1. 原始數據讀取與標準化 (Oligo 套件) 在分析的第一步，我們需要處理最原始的 .CEL 檔...

教學來源 https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial 本教學以 PBMC3K 資料為例，介紹 Seurat 進行單細胞 RNA 分析的完整流程。 1. 建立 Seurat 物件 1# 清除環境變數，避免影響後續分析 2rm(list = ls(all = TRUE)) 3 4# 載入必要套件 5library(dplyr) 6## 7## Attaching package: 'dplyr' 8## The following objects are masked from 'package:stats': 9## 10## filter, lag 11## The...