seurat - 使用 Seurat v5 分析单细胞 RNA 测序数据
运行基于 R 的单细胞 RNA 测序流程，包括质量控制、标准化、聚类、可视化、标记基因分析和多样本整合。
标签
更新于: 2026-10-01能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 加载计数矩阵
- 执行质量控制
- 标准化表达数据
- 选择高变基因
- 缩放表达数据
- 执行 PCA
- 构建邻居图
- 聚类细胞
- 运行 UMAP 或 t-SNE
- 识别标记基因
- 可视化细胞群体
- 注释细胞类型
- 整合多个样本
- 分析多模态数据
- 保存 Seurat 对象
输入
- 过滤后的 10X 矩阵
- H5 计数文件
- 计数表
- 样本元数据
- 细胞类型标记基因
- 整合方法
输出
- Seurat 对象
- RDS 文件
- 质量控制图
- 降维图
- 细胞聚类结果
- 标记基因表
- 细胞类型注释
- 整合后的嵌入
要求
- R 4.0 或更高版本
- Seurat v5
- 优先使用 Linux 或 macOS
- 充足的系统内存
- 可选的整合后端
- 用于 scVI 的独立 conda 环境