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$orig.ident)#查看各组细胞数prop.table(table(Idents(scedata)))table(Idents(scedata),scedata$orig.ident)#各组不同细胞群细胞数Cellratio<-prop.table(table(...
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 跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控(QC)及合并去除批次效应 跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类 跟着Cell学单细胞转录组分析(五):单细胞转录组marker基因鉴定及细胞群注释 前面几期主要说...
所以这里说说细胞群比例的计算,以及如何可视化。 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。 • • • • • • • • • • • • ...
scedata$orig.ident)#各组不同细胞群细胞数Cellratio <- prop.table(table(Idents(scedata), scedata$orig.ident), margin =2)#计算各组样本不同细胞群比例Cellratio <- data.frame(Cellratio)library(reshape2)cellper <- dcast(Cellratio,Var2~Var1, value.var="Freq")#长数据转为宽数据...