今天给大家介绍一款在R语言中的工具DoubletFinder。首先看下包的安装: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 install.packages(“devtools”)devtools::install_github('chris-mcginnis-ucsf/DoubletFinder')install.packages(“Seurat”)install.packages('hdf5r')install.packages("tidyverse")...
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,...
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:...
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))## 使用确定好的参数鉴定doublets pbmc<-doubletFinder_v3(pbmc,PCs=pc.num,pN=0.25...
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...
DoubletFinder算法预测双细胞 这个软件于2019年4月24发表在 Cell Systems(2021年影响因子 11.091),文献标题为:《DoubletFinder: Doublet Detection in Single-Cell RNA Sequencing Data Using Artificial Nearest Neighbors》。 双包体阻碍了差异基因表达分析,因为双包体在基因表达空间中单独聚集,与它们所源于的细胞类型共...
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...
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...
DoubletFinder 参数的主要作用是确定 dsRNA 的具体位置。通过输入特定的参数,DoubletFinder 可以快速准确地找到 dsRNA 在基因组中的位置,这对于研究 RNA 病毒的生物学特性以及设计针对病毒的防治策略具有重要意义。 DoubletFinder 参数的使用方法相对简单。用户只需在 DoubletFinder 的输入界面中填写相应的参数,即可启动...
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 <- 1:30 DoubletRate = 0.023 # 大约4800的细胞 ...