数据可视化利器 scCustomize: 探索单细胞数据的奥秘

见解分享

2023-11-25 15:10:29

单细胞数据可视化：探索 scCustomize 的强大功能

单细胞组学已成为生物学研究的一个革命性领域，它允许我们以以前无法实现的分辨率研究细胞的异质性。然而，理解和解释这些复杂数据集需要强大的可视化工具。scCustomize R 包应运而生，为单细胞转录组数据可视化提供了全面的解决方案。

scCustomize：单细胞数据可视化的利器

scCustomize 提供了一个专门针对单细胞数据的全套可视化方法。它支持各种数据对象，包括 Seurat、LIGER 和 SCE，并与 Seurat 无缝集成，让研究人员能够在流畅的工作流程中进行可视化和分析。

核心优势：针对单细胞数据的定制可视化

scCustomize 的核心优势在于其定制化可视化能力。它针对不同类型的单细胞数据对象量身定制了各种可视化方法，使研究人员能够轻松探索数据集中的关键见解。

全方位可视化方法：满足您的分析需求

scCustomize 提供了广泛的可视化方法，涵盖单细胞数据分析中的常见任务。这些方法包括：

t-SNE 和 UMAP 降维可视化： 将高维单细胞数据投影到低维空间，以便进行聚类和可视化分析。
散点图： 探索不同基因或特征之间的关系，识别细胞群和亚群。
小提琴图： 比较不同细胞群或条件下基因表达分布，识别差异表达基因。
热图： 可视化基因表达矩阵，识别模式和关联。
轨迹图： 推断细胞分化和发育过程，可视化细胞轨迹。

实际案例：探索 PBMC 数据集

为了展示 scCustomize 的强大功能，让我们探索一个实际案例，使用 PBMC 数据集的单细胞转录组数据。

# 加载 scCustomize 和 Seurat 包
library(scCustomize)
library(Seurat)

# 加载 PBMC 数据集
pbmc <- readRDS("path/to/pbmc.rds")

# 使用 t-SNE 降维
pbmc_tsne <- RunTSNE(pbmc, dims = 2)

# 使用 scCustomize 绘制 t-SNE 图
PlotTSNE(pbmc_tsne, color = "cell_type")

# 使用 scCustomize 绘制 UMAP 图
pbmc_umap <- RunUMAP(pbmc, dims = 2)
PlotUMAP(pbmc_umap, color = "cell_type")

# 使用 scCustomize 绘制热图
PlotHeatmap(pbmc, features = c("gene1", "gene2", "gene3"), group.by = "cell_type")