其实只要深刻理解Cellchat这个包的函数逻辑,我们即可用cellphoneDB的结果作为input数据,进行可视化。 这里需要的文件是count_network.txt作为input数据。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 library(CellChat)library(tidyr)df.net<-read.table("./Step8.CellphoneDB/GSM5573466_Output/Outplot...
--count-name: Filename of the output plot [heatmap_count.pdf] --log-name: Filename of the output plot using log-count of interactions [heatmap_log_count.pdf] --count-network-name: Filename of the output network file [count_network.txt] --interaction-count-name: Filename of the outpu...
需要的文件是count_network.txt #互作网络图 library(CellChat) count_inter <- count_net count_inter$count <- count_inter$count/100 library(tidyr) count_inter<-spread(count_inter, TARGET, count) rownames(count_inter) <- count_inter$SOURCE count_inter <- count_inter[, -1] count_inter <- ...
输出结果: count_network.txt 细胞间互作的network文件 两个pdf文件 count热图以及log转化后所绘制的热图 interaction_count.txt cluster内细胞与所属cluster之外的细胞互作对数 关于cellphoneDB结果的详细说明可参考官网:https://www.cellphonedb.org/documentation...
reeout/out/├── count_network.txt # 绘制网络图文件 ; 注意 这个文件是在cellphonedb plot 中生成的,所以上面两个plot 不要漏掉了。 ├── deconvoluted.txt ├── heatmap_count.pdf ├── heatmap_log_count.pdf ├── interaction_count.txt ...
library(psych)library(qgraph)library(igraph)netf<-"count_network.txt"mynet<-read.delim(paste0(pbmc,"count_network.txt"),check.names=FALSE)head(mynet)SOURCETARGETcount1MemoryCD4TMemoryCD4T32MemoryCD4TB103MemoryCD4TCD14+Mono144MemoryCD4TNK155MemoryCD4TCD8T66MemoryCD4TNaiveCD4T3net<-graph_from_...
之前我们说过Cellchat的单细胞互作分析(Cellchat(代码详细注释版):单细胞转录组(人、小鼠)细胞互作分析及可视化),这里面有作者写好的函数,可视化也是相当不错的,只要将Cellphonedb文件格式整理成需要的格式,使用Cellchat函数包不就完成了?需要的文件是count_network.txt...
在这次更新中,CellphoneDB 的运行速度得到了大幅提升,新版 CellphoneDB软件 采用 Python 编写,输入的count文件不再局限于matrix格式的文件,可以直接使用h5ad格式的文件,并且读取速度更快。对于cellphoneDB的运行结果,此次开发团队也提供了一种可以根据细胞类型、受配体对或者特定基因进行筛选的方法,而且本次更新大幅提高了...
之前我们说过Cellchat的单细胞互作分析(Cellchat(代码详细注释版):单细胞转录组(人、小鼠)细胞互作分析及可视化),这里面有作者写好的函数,可视化也是相当不错的,只要将Cellphonedb文件格式整理成需要的格式,使用Cellchat函数包不就完成了?需要的文件是count_network.txt...
--count-network-name: Filename of the output netowrk file [count_network.txt] --interactions-count-name: Filename of the output interactions-count file [interactions_count.txt] --pvalue: pvalue threshold to consider when plotting [0.05] ...