Seurat 是一个广泛使用的 R 包,专门用于单细胞基因表达数据的分析与可视化。它主要被生物信息学和生物统计学领域的研究者用来处理、分析和理解单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)数据。Seurat 提供了一个集成的工作流,帮助研究者从原始的基因表达数据到最终的细胞群体发现和差异分析。 数据预处理与质量控制 归一化与标准化...
Seurat 是一个广泛使用的 R 包,专门用于单细胞基因表达数据的分析与可视化。它主要被生物信息学和生物统计学领域的研究者用来处理、分析和理解单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)数据。Seurat 提供了一个集成的工作流,帮助研究者从原始的基因表达数据到最终的细胞群体发现和差异分析。 数据预处理与质量控制 归一化与标准化...
相对于之前的版本,Seurat v5主要对空间组学图像数据分析、多组学整合分析、百万级细胞数据集分析等诸多功能进行了更新,在实际使用中感受比较明显的地方就是Seurat数据对象的assay结构进行了重新设计。 使用官方的pbmc3K范例数据,旧版Seurat创建的初始对象大小为58.5M,初始对象的结构如下图。 执行命令options(Seurat.object....
1. Seurat v5主页推荐的package安装: 我尝试了主页推荐的安装方法: install.packages("Seurat"), 弹出对话框需要选择安装各种dependent packages, 我选择Yes,没有成功安装;选择No就可以安装成功,不过是4.3版本,并不是我想要的v5版本。所以我选择目录安装的办法: Seurat_5.0.0.tgz in CRAN SeuratObject_5.0.0.tgz ...
一:已有V4/V5的seurat,再安装V4/V5 以下展示已有V4,安装V5 ##1.新建一个目录,检查已有的R包默认安装路径,不要重复#检查R包默认安装路径.libPaths()#新建dir.creat("/home/biosof/seurat5/")#保存.libPaths(c('/home/biosof/seurat5/',"/usr/local/lib/R/site-library",...)) ##...
今天我以Seurat为为例希望能够让大家看完有所收获。这两天在看单细胞测序的文章,也想着进行一波小复现(跑一下作者的代码),但是这些文章的代码是基于 Seurat v4 版本的,而现在默认用的是 v5 版本,有很多的函数是不一样的,于是搞了一个 Seuratv4 与 v5 共存。
packageVersion("Seurat") 如果用V5版本,可能会造成的问题: Error in rownames(x = Seurat@assays[["RNA"]]@counts) : "counts"槽名不存在于"Assay5"类别对象中 解决:可以把V5版本的Seurat安装回V4。去https://cran.r-project.org/web/packages/Seurat/index.html下载...
Seurat( https://satijalab.org/seurat/) 是处理单细胞测序常用到的R package; 其安装方法在官方文档https://satijalab.org/seurat/articles/install_v5 只是简单的一个命令install.packages('Seurat')…
Seurat 是一款用于单细胞数据分析的软件,它是一款 R 包。可以对单细胞数据从表达矩阵开始分析。主要可以用于 QC,根据线粒体基因比率进行过滤,细胞分群,差异基因识别,亚细胞分群以及数据可视化等功能,是单细胞研究领域非常著名的工具。 网站:https://satijalab.org/seurat/index.html ...
相对于之前的版本,Seurat v5主要对空间组学图像数据分析、多组学整合分析、百万级细胞数据集分析等诸多功能进行了更新,在实际使用中感受比较明显的地方就是Seurat数据对象的assay结构进行了重新设计。 使用官方的pbmc3K范例数据,旧版Seurat创建的初始对象大小为58.5M,初始对象的结构如下图。