scRNA <- doubletFinder_v3(scRNA, PCs = 1:15, pN = 0.25, pK = pK_bcmvn, nExp = nExp_poi.adj, reuse.pANN = F, sct = T) ## 运行结果储存在scRNA@meta.data中 #可视化如图 #将双细胞剔除后生成新的对象scRNA.singlet,便于我们后续分析 scRNA.singlet <- subset(scRNA, subset = DF.classi...
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:...
prop)) # 使用确定好的参数鉴定doublets object <- doubletFinder_v3(object, PCs = 1:30, pN = 0.25, pK = pK_bcmvn, nExp = nExp_poi.adj, reuse.pANN = FALSE, sct = T) 以上就是doubletfinder去除双胞的关键步骤,可视化去除双胞结果。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #...
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,pK=pK_bcmvn,nExp=nExp_poi.adj,reuse.pANN=F,sct=T)## 结果展示,分类结果在pbmc@meta.data中DimPlot(pbmc2,reduction...
doubletFinder_v3_SeuratV5<-function(seu,PCs,pN=0.25,pK,nExp,reuse.pANN=FALSE,sct=FALSE,annotations=NULL) { require(Seurat) require(fields) require(KernSmooth)if(reuse.pANN!=FALSE) {pANN.old<-seu@meta.data[,reuse.pANN]classifications<-rep("Singlet", length(pANN.old))classifications[order(pAN...
sweep.res.list_pbmc <- paramSweep_v3(pbmc, PCs = 1:10, sct = FALSE) sweep.stats_pbmc <- summarizeSweep(sweep.res.list_pbmc, GT = FALSE) bcmvn_pbmc <- find.pK(sweep.stats_pbmc) ## NULL mpK <- as.numeric(as.vector(bcmvn_pbmc$pK[which.max(bcmvn_pbmc$BCmetric)])) ...
pbmc_small_dubs <- doubletFinder_v3(pbmc_small, PCs = 1:4, pN = 0.25, pK = 0.01, nExp = 5, reuse.pANN = FALSE, sct=FALSE, annotations = as.character(pbmc_small$RNA_snn_res.1)) ) testthat::expect_length( pbmc_small_dubs$DF.doublet.contributors_0.25_0.01_5_0, 80 ) testthat...
pbmc <- doubletFinder_v3(pbmc, PCs= 1:10, pN = 0.25, pK = pK_bcmvn, nExp = nExp_poi.adj, reuse.pANN = F, sct = F) 主要参数如下所述: http://events.jianshu.io/p/6770c6a05287 从下面的结果,可以看出预测完之后,亏有pANN和DF.classifications两个量。
(假设双细胞形成率为 7.5%)nExp_poi<-round(0.075*nrow(scRNA_harmony@meta.data))nExp_poi.adj<-round(nExp_poi*(1-homotypic.prop))# 计算异源双细胞数量# 使用确定好的参数鉴定doubletsscRNA_harmony<-doubletFinder_v3(scRNA_harmony,PCs=1:20,pN=0.25,pK=pK_bcmvn,nExp=nExp_poi.adj,reuse.pANN...
(keloid,PCs=1:10,pN=0.25,pK=mpK,nExp=nExp_poi,reuse.pANN=FALSE,sct=F)keloid<-doubletFinder_v3(keloid,PCs=1:10,pN=0.25,pK=mpK,nExp=nExp_poi.adj,reuse.pANN=FALSE,sct=F)# 使用nExp = nExp_poi和nExp = nExp_poi.adj,分别进行doublets鉴定,以便后续确定哪些细胞是Doublet-High Confidi...