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单细胞RNA-Seq分析 这个为期2天的课程将讨论从scRNA-seq实验获得的数据的计算分析。 贡献 我们欢迎您为改进本课程而做出的所有贡献！ 如果您在此过程中有任何疑问，疑虑或遇到任何困难，维护人员将竭尽所能为您提供帮助。 我们想请您熟悉我们的《 ，并查看有关正确格式，在本地呈现课程的方式，甚至如何编写新剧集的。 请参阅当前列表，以获取有关对此存储库做出贡献的想法。 为了做出您的贡献，我们使用GitHub流，这在一章中有很好的解释。 维护者 本课程的当前维护者是 作者 可以在“找到该课程的参与者列表 引文 要引用本课程，请向咨询

层次分析matlab代码路径 scEpath软件包（用于分析单细胞RNA-seq数据的新型工具） 概述 这是scEpath（“单细胞能量路径”）的MATLAB软件包。 scEpath是一种新颖的计算方法，用于定量测量单细胞的发育能力和可塑性以及细胞状态之间的转移概率，并从单细胞基因表达数据推断谱系关系和伪时间顺序。 此外，scEpath还可以进行许多下游分析，包括针对给定的细胞簇或伪时间识别最重要的标记基因或转录因子。 scEpath推断细胞轨迹的合理性是基于著名的Waddington的景观隐喻来描述发育过程中的细胞动力学。 下面是一篇论文的概念图（Takahashi等人，开发，2015年） 查看详细的方法和应用程序。 以下是scEpath的概述。 系统要求 scEpath独立于操作系统，因为它是用Matlab编写的。 运行scEpath的基本要求包括MATLAB和统计工具箱。 伪时间估计步骤需要使用R包“ princurve”进行主曲线分析。 在这种情况下，运行scEpath时需要R和Matlab。 该软件包已在Mac OS / 64位Windows上使用MATLAB 2016a /

rnaSeqPipelineGLBRC.py 目的： Implementation of the Gasch lab RNA-Seq pipeline. 输入 ： A text file with RNA-Seq fastq files to be processed. 请使用专用目录来运行管道。 创建您的目录并将您的 fastq 文件复制到该目录中。 通过移动到工作目录并运行 /bin/ls *.fastq > input.txt 来生成输入文件 所需参数： -f input.txt To run default enter: /home/GLBRCORG/mplace/scripts/rnaSeqPipelineGLBRC.py -f input.txt 可选参数： -r this will use "-s reverse" parameter for HTSeq