DoubletFinder-1 DoubletFinder的原理:从现有的矩阵的细胞中根据我们预先定义好的细胞类型模拟一些双细胞出来(比如单核和T细胞的双细胞、B细胞和中性粒细胞的双细胞等等),将模拟出的双细胞和原有矩阵的细胞混合在一起,进行降维聚类,原则上人工模拟的doublets会与真实的doublets距离较近,因此计算每个细胞K最近邻细胞中...
DimPlot(scRNA,pt.size = 0.8,group.by = "orig.ident",label = F) 2、DoubletFinder分析 一般是建议按照每个cluster进行分析,SCT参数是指SCTransform,如果是其他方式比如harmony之后的,可以考虑不选择T。 #单个分开,用来做DoubletFinder sce_list <- SplitObject(scRNA, split.by = "orig.ident") pc.num <...
DoubletFinder会计算出每个细胞的邻近细胞中包含多大比例模拟出来的doublet。比例高即说明这个细胞和模拟出来的doublet相似,即更有可能是doublet。DoubletFinder用一个用户自己设定的值pANN作为分界线,高于设定的pANN即为doublet。 6. 去除DoubletFinder认定为doublet的细胞。 注:双细胞去除与Seurat的交互:在seurat标准...
单细胞测序期望每个barcode标签下只有一个真实的细胞,但是实际数据中会有两个或多个细胞共用一个barcode的情况,我们称之为doublets.DoubletFinder 是一个和Seurat包无缝衔接的,鉴定单细胞数据中Doublets的R包。 DoublebletFinder基础原理 单细胞降维后的空间中,表达特征相似的细胞彼此之间距离更近。DoubletFinder生成人工...
目前基于R的去除双细胞的方法有DoubletFinder、DoubletDecon,python的有scrublet、DoubletDetection。考虑到很多人使用R以及文献中出现最多的,我们这里讲解DoubletFinder。用一句通俗的语言解释它的原理就是:人为模拟双细胞,然后用你的细胞与模拟双细胞对比,那么更靠近的就有可能是双细胞。
R语言之双细胞检测工具DoubletFinder 双细胞的定义是一个液滴或一个微孔中包含了2个或多个细胞 。根据Poisson分布,单个液滴包含超过一个细胞(doublets或multiplets)的频率随着上机细胞的浓度而改变。通常如果上样细胞浓度较高,doublets/multiplets的频率也会增加。因此,单细胞实验中的doublets事件限制了实验时的细胞通量...
DoubletFinder是一个专门用于检测和去除单细胞数据分析中双细胞问题的R语言包，它与Seurat包无缝集成。该工具通过生成人工模拟的doublets，并将它们融入原始单细胞表达数据中，计算每个细胞与人工doublets之间的最近邻概率（pANN），从而对双细胞概率进行排序。通过结合泊松分布统计原理，可以计算每个样本中的...
下面将介绍一些常用的DoubletFinder参数,以帮助您更好地使用该工具。 一、基本参数 1.搜索范围:指定搜索的区域或对象列表,可以根据需要选择不同的搜索范围和对象列表。 2.类型:指定搜索类型,如图像、视频等。 3.检测算法:选择适当的检测算法,以提高检测的准确性和速度。 二、检测参数 1.阈值:设置检测结果的质量...
scRNA-seq数据解释被称为双链的技术产物所混淆,即代表多个细胞的单细胞转录组数据。此外,scRNA-seq细胞通量被有目的地限制,以最小化双偶体形成率。通过识别与模拟双链具有相同表达特征的细胞,DoubletFinder可以检测到许多真正的双链,并减轻了这两个限制。
因此计算每个细胞K最近邻细胞中人工模拟doublets的比例 ( pANN )，就可以根据pANN值对每个barcode的doublets概率进行排序。另外依据泊松分布的统计原理可以计算每个样本中doublets的数量，结合之前的细胞pANN值排序，就可以过滤doublets了。DoubletFinder可以分为以下几个步骤：（6）根据期望doublet rate，估计总...