2、批量统计图 很多时候,我们不仅想关注各个样本中不同细胞群的比例,而且更想指导他们在不同样本之中的变化是否具有显著性。这时候,除了要计算细胞比例外,还需要进行显著性检验。这里我们提供了一种循环的做法,可以批量完成不同样本细胞比例的统计分析及可视化。 table(scedata$orig.ident)#查看各组细胞数prop.table...
1、堆叠柱状图 这是比较普通也是最常用的细胞比例可视化方法。这种图在做微生物菌群的研究中非常常见。具体的思路是计算各个样本中细胞群的比例,形成数据框之后转化为长数据,用ggplot绘制即可。 table(scedata$orig.ident)#查看各组细胞数 #BM1 BM2 BM3 GM1 GM2 GM3 #2754 747 2158 1754 1528 1983 prop.table...
1、堆叠柱状图 这是比较普通也是最常用的细胞比例可视化方法。这种图在做微 生物菌群的研究中非常常见。具体的思路是计算各个样本中细胞群的 比例,形成数据框之后转化为长数据,用 ggplot 绘制即可。 • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • ...
FeatureScatter通常用于可视化特征-特征关系,但也可以用于对象计算的任何东西,例如对象元数据中的列,PC分数等。 # FeatureScatter is typically used to visualize feature-feature relationships, # but can be used for anything calculated by the object, i.e. columns in object # metadata, PC scores etc. plo...
nature级别图表:单细胞转录组细胞比例统计可视化函数 单细胞转录组细胞比例: 关于单细胞比例的计算和作图我们之前出过3期,单细胞比例的展示是很多单细胞文章必不可少的内容... KS科研分享与服务阅读 3,679评论 6赞 12 GSVA分析 有了这个包,猪的GSEA和GSVA分析也不在话下(第一集) (qq.com)[https://mp.weixi...
计算细胞周期分数 ##Seurat具有根据已知的S期和G2/M期基因列表计算细胞周期分数的功能data.filt <- CellCycleScoring(object = data.filt,g2m.features = cc.genes$g2m.genes,s.features = cc.genes$s.genes) VlnPlot(data.filt, features = c("S.Score","G2M.Score")) ...
Seurat自带一些优秀的可视化工具,之前的分析内容陆续展示过一些,本节内容将总结这些可视化函数的使用。 RidgePlot山脊图 代码语言:javascript 复制 library(Seurat)library(tidyverse)library(patchwork)rm(list=ls())dir.create("visual")scRNA<-readRDS("scRNA.rds")p1=RidgePlot(scRNA,features="FCN1")p2=RidgePlot...
可视化细胞与特征间的PCA有三种方式: VizDimLoadings 代码语言:javascript 复制 print(pbmc[["pca"]],dims=1:5,nfeatures=5)# 绘图VizDimLoadings(pbmc,dims=1:2,reduction="pca") DimPlot 代码语言:javascript 复制 DimPlot(pbmc,reduction="pca")
一般采用被引用率较高的SingleR软件进行细胞类型注释,基本原理是通过计算细胞与内置数据库的相关性来判断细胞类型,每个点代表一个细胞,不同细胞类型以不同颜色区分。鉴定的结果如下: 图 细胞鉴定结果tSNE/UMAP图 更多高级分析敬请期待~ 往期精彩 IF=18 时序单细胞转录组 揭秘光如何调控植物发育 ...
1.即使修改resolution参数保持了细胞亚群数量的一致,但是细胞ID的分配以及细胞亚群的比例可能并不是一致 2.后续的细胞注释更多的是依靠marker基因和SingleR,所以我们这里保证resolution参数,尽管亚群数量不一致,但是通过marker基因注释,我们也可以把相同的细胞亚群进行合并 ...