如果是读取的单个表达矩阵文件来构建seurat分析对象的话, 这个表达矩阵文件可以是CSV,TXT, TSV或者csv.gz,txt.gz, tsv.gz 等格式的表格文件 如果这单个表达矩阵文件里面含有多个样本,比如说多个GSM编号的样本,那么就必须要提供一个meta.data文件 ,这个meta data文件里面含有了每个样本的几千个细胞的细胞标签ID,这样...
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。 代码语言:javascript 复制 CreateSeuratObject(counts,project="CreateSeuratObject",assay="RNA",names.field=1,names.delim="_",meta.data=NULL,...) 信息提取 表达矩阵 代码语言:javascript 复...
现在最终的meta.data文件已经构建好了,可以来进行读取构建seurat分析对象了。 读取单个单细胞表达矩阵文件构建seurat分析对象 软件界面 运行完成的结果 我也对该分析模块进行了优化,即使前面没有构建meta.data文件,如果这个表达矩阵的列名中有下划线或-分隔符,也能对列名进行分割,后面可能可以从读取完成的meta.data文件中...
GM1 <- Read10X(data.dir ="F:/生物信息学/cell单细胞/BM1") GM1 <- CreateSeuratObject(counts = GM1, project = "GM1",min.cells = 3, min.features = 200) #创建seurat对象 但是Read10X只能接受一个文件夹,所以剩下的需要一个一个读入,这显然很累,像这篇文章有20几个样本,所以需要批量读入,并用...
(附代码)单细胞转录组全流程整理一:单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建 单细胞转录分析是目前生信分析中最热门的技术之一,最近开了单细胞转录组这个坑,小编记录了自己的学习日记,与大家一起分享。为充分了解与学习,小编也参考相关资料,(本篇推文主要参考了TS的美梦的单细胞系列推文内容,在此特别感谢)。尽可...
其实在单细胞系列,我们写过各种情况的数据读入(跟着Cell学单细胞转录组分析(二):单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建)。在打包代码2023更新版的开头我们添加了更多形式的数据读取。最近突然有个思路,把不同情况的数据读入和单细胞标准流程直接打包在一起写一个函数。这样的函数又优点、也有缺点。优点:当然是...
单细胞文件形式各式各样,但是最终分析需要的目的文件是一个矩阵,行位基因,列为细胞。这里我们介绍几种常见的文件形式,将他们读入R,并构建可以后续处理的Seurat对象。 1、10X单细胞测序文件 这应该是最常见的,一般10X下机。经过前期处理后,我们拿到手的可有用于后续分析的文件包含三个,第一个是barcode文件,一个是ge...
构建seurat对象、质控、绘图 # 2.1 构建seurat对象,质控 # In total, 2,343 cells from tumor cores were included in this analysis. # quality control standards: # 1) genes detected in < 3 cells were excluded; 筛选基因 # 2) cells with < 50 total detected genes were excluded; 筛选细胞 ...
单细胞文件形式各式各样,但是最终分析需要的目的文件是一个矩阵,行位基因,列为细胞。这里我们介绍几种常见的文件形式,将他们读入R,并构建可以后续处理的Seurat对象。 1、10X单细胞测序文件 这应该是最常见的,一般10X下机。经过前期处理后,我们拿到手的可有用于后续分析的文件包含三个,第一个是barcode文件,一个是ge...
1.使用我开发的OmicsTools生信分析神器软件读取各种类型的单细胞数据文件构建Seurat处理对象#数据分析#数据挖掘