DoubletRate=0.039#5000细胞对应的doublets rate是3.9%homotypic.prop<-modelHomotypic(pbmc$seurat_clusters)# 最好提供celltype nExp_poi<-round(DoubletRate*ncol(pbmc))nExp_poi.adj<-round(nExp_poi*(1-homotypic.prop)) 4.使用确定好的参数鉴定doublets 代码语言:javascript 复制 pbmc<-doubletFinder_v3(p...
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。 原理 DoubletFinder的原理是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,...
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最近邻细胞中人工模拟doublets的...
nExp_poi<-round(DoubletRate*nrow(scRNA@meta.data))# 使用同源双细胞比例对推算出期望的异源双细胞数量nExp_poi.adj <- round(nExp_poi*(1-homotypic.prop))##使用DoubletFinder算法来检测和去除单细胞数据中的异源双细胞。doubletFinder_v3函数会对单细胞对象scRNA进行双细胞检测和鉴定。这个函数有以下参数:...
DoubletFinder是一个强大的工具,可以帮助你在单细胞转录组测序(scRNA-seq)数据中发现并剔除双细胞。那么,让我们一起踏上寻找单细胞数据中双细胞的神秘之旅吧! DoublebletFinder基础原理及步骤 从现有的单细胞表达数据中随机将两个细胞的基因表达数据相加来,模拟可能出现的doublet的基因表达情况,生成人工模拟的双细胞。
所以,整体来说,DoubletFinder主要分为以上这几个步骤: 1. 首先,我们有一个未分析的scRNA数据。 2. 因为doublet是两个细胞被当成了一个细胞处理,DoubletFinder通过随机将两个细胞的基因表达数据相加来模拟可能出现的doublet的基因表达情况,并把这些模拟出来的doublet也当作正常的细胞进行后续的处理。
为了安装doubletfinder,我们需要先确定其安装环境。根据doubletfinder的常用性,我们假设它是在Python环境中使用的库(尽管也存在其他可能性,但这里我们基于最常见的假设进行说明)。以下是在Python环境中安装doubletfinder的详细步骤: 确定安装环境: 确认你的计算机上已经安装了Python。你可以通过在命令行中输入python --ver...
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。
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...
1. DoubletFinder概述 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 ...