nCount_RNA是细胞内检测到的分子总数(UMI)。 nFeature_RNA过低,表示该细胞可能已死/将死或是空液滴。太高的nCount_RNA和/或nFeature_RNA表明“细胞”实际上可以是两个或多个细胞。结合线粒体基因count数除去异常值,即可除去大多数双峰/死细胞/空液滴,因此它们过滤是常见的预处理步骤。 FeatureScatter函数绘制两...
总表达式对每个单元格的要素表达式度量进行标准化，将其乘以比例因子（默认为10,000），并对结果进行对数转换 scale.data#存储 ScaleData()缩放后的data，此步骤需要时间久。元数据，对每个细胞的描述。一般的meta.data包括orig.ident, nCount_RNA, nFeature_RNA, 以及计算后的percent.mt，RNA_snn_...
细胞中的线粒体基因组的百分比 低质量/死细胞经常表现出线粒体污染;使用PercentageFeatureSet()函数计算线粒体 QC 指标。 2.2.1 通过细胞counts数和feature数的分布确定过滤条件阈值 head(pbmc.obj@meta.data) # orig.ident nCount_RNA nFeature_RNA percent.mt # PBMC_AAACATACAACCAC-1 pbmc3k 2419 779 3.01...
samples)afdata<- Read10X(data.dir = dir)# 简单创建一个seurat对象“sample”,每个feature至少在3细胞中表达同时每个细胞中至少200个feature被检测到sample<- Seurat::CreateSeuratObject(counts = afdata,project="SeuratObject",min.cells=3,min.features...
scale.factor = median(pbmc$nCount_RNA) )现在我们可以通过展示标准标记基因的活性来帮助我们解读ATAC...
元数据,对每个细胞的描述。一般的meta.data包括orig.ident, nCount_RNA, nFeature_RNA, 以及计算后的percent.mt,RNA_snn_res.0.5等 image.png 可以通过pbmc$percent.mt或pbmc[['percent.mt']]来调用、操作 reduction 降维后的每个细胞的坐标信息,包括pca,tsne,umap等 ...
最常用的方法是对测序深度进行标准化，使每个细胞具有相同的reads数据量。Seurat默认的标准化方法为LogNormalize：以e为底数，log（每个细胞中基因的nCount_RNA / 该细胞内总Count*10000 + 1）3.2 筛选高变基因HGVS 高变基因：计算数据集中显示高变异的特征子集（即在某些细胞中表达强烈，在另一些细胞...
ref<-celldex::DatabaseImmuneCellExpressionData()# 将参考数据转化为scmap的格式对象 SingleCellExperiment;默认情况下基因名称位于名为“feature_symbol”的列中,而细胞类型标签位于名为“cell_type1”的列中'。此外,scmap 要求对参考数据进行归一化和对数转换;由于参考数据已经在SingleR中进行这些操作了,因为这里略过...
件,下同)(版本),标准如下:1)800nFeature‑RNA(每个细胞中检测到的基因数量) 2500;2)1000≤nCount‑RNA(细胞内检测到的分子总数)≤20000;3)线粒体基因百分比 13%。线粒体基因和核糖体基因被去除。过滤后,从房颤发生前和房颤发生后的2个样本(使 ...
CellChat 是另一个用于分析单细胞RNA测序数据中细胞相互作用的工具。与CellphoneDB不同，CellChat旨在识别...