nCount_RNA:每个细胞的UMI计数,在RNA表达矩阵中。 nFeature_RNA:每个细胞检测到的特征数,在RNA表达矩阵中。 percent.mito:每个细胞线粒体特征的百分比,用于过滤低质量细胞。 RNA_snn_res.0.5:构建RNA_snn网络图时resolution为0.5时的聚类结果。 seurat_clusters:Seurat的FindClusters命令产生的聚类结果,resolution同为0...
所以线粒体基因表达比例过高的细胞会被过滤。使用PercentageFeatureSet()函数计算线粒体 QC 指标,该函数计算来自一组功能的计数百分比。 代码运行后会得到下图所示结果,nFeature_RNA代表每个细胞测到的基因数目,nCount代表每个细胞测到所有基因的表达量之和,percent.mt代表测到的线粒体基因的比例。 图1 基因、UMI和...
使用Seurat 3.1.5中的Read 10X函数将所有4个标本的单细胞转录组数据合并到R 3.6.2中,并生成聚合基因表达矩阵和Seurat对象。使用"subset"函数,过滤掉死细胞及线粒体细胞("nFeature_RNA<200"and"percent.mt>20"),最终保留35 643个样...
VlnPlot(pbmc, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt"), ncol = 3) ggsave(filename = 'FIG/VlnPlot_QC.png',width = 10,height = 8) #保留基因数目适中、线粒体基因表达较少的细胞。 pbmc <- subset(pbmc, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 3000 & percent...
pbmc <- subset(pbmc, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 4000 & percent.mt < 25) 1. 2. 3. 4. 三.标准化 #通常情况下采用全局缩放的归一化方法"LogNormalize", pbmc <- NormalizeData(pbmc, normalization.method = "LogNormalize", scale.factor = 10000) ...
ncount与nfeature辩析 nFeature_RNA是每个细胞中检测到的基因数量。 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...
#使用PercentageFeatureSet函数计算线粒体基因的百分比 pbmc[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(object = pbmc, pattern = "^MT-") pdf(file="04.featureViolin.pdf",width=10,height=6) #保存基因特征小提琴图 VlnPlot(object = pbmc, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt...
nFeature_RNA: 你可以把它理解为被检测到的基因数 nCount_RNA: 你可以理解为被测序到的转录本的数量 percent_mt: 被检测到的线粒体基因百分数,一般细胞有>5%线粒体基因表达的话,被认为是死细胞。 坏的单细胞测序 如果我的信息对你有用,记得给我三连哦 (关注,点赞,评论),这样会激励我更好的创作。谢谢...
orig.ident nCount_RNA nFeature_RNA nCount_HTO nFeature_HTO #AAACCCAAGAAGGTAG-1 Seur...
names(pbmc@meta.data)##[1]"orig.ident""nCount_RNA"##[3]"nFeature_RNA""percent.mt"##[5]"group""integrated_snn_res.0.025"##[7]"seurat_clusters""celltype.group"##[9]"celltype"unique(pbmc$group)##[1]"C57""AS1""P3"DimPlot(pbmc,split.by='group') ...