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函数绘制两个散点图,plot1展示了nCount_RNA与percent.mt的关系,plot2展示了nCount_RNA与nFeature_RNA的关系,得到...
nCount_RNA是细胞内检测到的分子总数。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。 参考自:https://www.biostars....
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。nFeature_RNA过低,表示该细胞可能已死/将死或是空液滴。高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...
5) # orig.ident nCount_RNA nFeature_RNA percent.mt # PBMC_AAACATACAACCAC-1 PMBC 2419 ...
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 降维后的每个细胞的坐标信息，包括pca，tsne，umap等 教程中，pbmc[['percent.MT']]向meta.data添加 percent.MT 这一列。 pbmc[[]]，中括号取的是上面...
创建Seurat对象时,自动生成的,共有3列,分别是orig.ident,nCount_RNA,nFeature_RNA。 行名(barcodes):行名是细胞的唯一标识符(细胞条形码),对应于表达矩阵中的列名。 例如,AAACCCACACAAATAG-1是一个细胞的条形码。 orig.ident表示细胞的原始分类,通常用于表示样本来源。如果在创建Seurat对象时指定了project参数,这...
orig.ident nCount_RNA nFeature_RNA seurat_annotations percent.mt RNA_snn_res.0.5 seurat_clusters AUC UMAP_1 AAACATACAACCAC pbmc3k 2419 779 Memory CD4 T 3.0177759 1 1 0.06102966 -4.232792 AAACATTGAGCTAC pbmc3k 4903 1352 B 3.7935958 3 3 0.08560310 -4.892886 ...
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...
orig.ident nCount_RNA nFeature_RNA nCount_ADT nFeature_ADT lane donor celltype.l1 celltype.l2 RNA.weight a_AAACCTGAGCTTATCG-1 bmcite 7546 2136 1350 25 HumanHTO4 batch1 Progenitor cells Prog_RBC 0.4827011 a_AAACCTGAGGTGGGTT-1 bmcite 1029 437 2970 25 HumanHTO1 batch1 T cell gdT 0.2417...
PercentageFeatureSet(sample, pattern = "^MT-", col.name = "percent.mt")sample<- Seurat::PercentageFeatureSet(sample, pattern = "^RP", col.name = "percent.rb")# 质控mask1<- sample$nCount_RNA >= 1000mask2<- sample$nFeature_RNA >= 500mask3<- sample$percent.mt <= 20mask<- mask...