以下是一种用Seurat提取基因表达矩阵的基本方法: 首先,你需要安装和加载Seurat包。如果你还没有安装,可以使用以下命令进行安装: r复制代码 install.packages("Seurat") 加载Seurat包: r复制代码 library(Seurat) 然后,你需要从你的单细胞RNA测序数据中创建一个Seurat对象。这通常涉及读取数据,然后标准化数据: r复制...
>class(Seurat_object)[1]"Seurat"attr(,"package")[1]"SeuratObject" 再来看看其维度,共有19520行即基因数,7222列即细胞数。 代码语言:javascript 复制 >dim(Seurat_object)[1]195207222 最后来理解一下创建Seurat对象的函数,最重要的参数就是counts,所以Seurat对象可以简单理解为包含着表达矩阵的一个变量。 代码...
从单细胞seurat对象rds文件中提取出特定的一组基因或所有基因表达矩阵的表格文件 190 -- 14:49 App 使用支持断点续传更好用下载神器在国内也能稳定快速下载GEO数据 380 -- 5:49 App 关于最新的芬兰数据库R11两千多个数据集的下载获取使用教程 138 -- 7:46 App 读取Seurat注释好细胞名称的数据进行单细胞拟时序分...
subset.raw参数指定我们在哪个数据矩阵中获取对应的数据,nFeature_RNA是表示每个细胞在该矩阵中检测到的基因数的一个向量。quantile函数用于计算nFeature_RNA的90%分位数,即表达量排名前10%的细胞。 3. 根据样品来源提取数据:如果我们有多个样品来源的数据集,我们可能想要提取特定样品来源的数据子集。这可以通过使用...
[x] 参数: vars.all,提取数据的名称,可以是向量,比如:c("tSNE_1","tSNE_2", 基因名称) [x] 参数: cells.use,提取数据的细胞barcode,这里不用 提取表达结果如下图: 初始表达量结果 这里提取的数据只有barcode和表达量,没有聚类信息,因此需要增加聚类信息: ...
从表达矩阵构建 从CellRanger 输出构建 公司在完成表达定量后,通常会使用 CellRanger 对数据进行简单的分析,得到以下三个文件。 barcodes.tsv 用于储存细胞信息 genes.tsv 用于储存基因信息 matrix.mtx 表达矩阵 需要注意的是如果文件名不为以上三个,需要手动进行修改。