##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: PCs:表示要使用的主成分数量,这里是1到15。 pN:表示每个细胞被合并成人工异源双细胞的概率,这里是0.25。 pK:表示每个细胞的最近邻居数量,这里使用之前计算出来的最...
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:...
AI代码解释 数据下载链接:https://cf.10xgenomics.com/samples/cell-exp/3.0.2/5k_pbmc_v3_nextgem/5k_pbmc_v3_nextgem_filtered_feature_bc_matrix.h5 保存文件名:pbmc.h5 deDoulblets代码 以下代码使用SCT标准化方法,如果使用log标准化,把所有函数中的sct参数设置为sct = F即可。 代码语言:javascript 代码运...
最后,我们运用 pbmc <- doubletFinder_v3(pbmc, PCs = 1:20, pN = 0.25, pK = mpK, nExp = nExp_poi, reuse.pANN = FALSE, sct = FALSE) 就大功告成了~~~ 扫码安装简书客户端
如果你想让自己的结果可重复,可以在以下函数加入set.seed(),这些函数分别是paramSweep_v3,parallel_paramSweep_v3,summarizeSweep。最好加在sample函数的前面。实测加了之后,结果就非常的可重复了。希望能帮你省点时间。 作者:POLLIGATOR 链接:https://www.jianshu.com/p/f08df3f8860e...
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:PCs:表示要使用的主成分数量,这里是1到15。pN:表示每个细胞被合并成人工异源双细胞的概率,这里是0.25。pK:表示每个细胞的最近邻居数量,这里使用之前计算出来的最优值。n
解决方案: 如果你想让自己的结果可重复,可以在以下函数加入set.seed(),这些函数分别是paramSweep_v3,parallel_paramSweep_v3,summarizeSweep。最好加在sample函数的前面。实测加了之后,结果就非常的可重复了。希望能帮你省点时间。
(EC,dims=1:dim.usage)##DoubletFinder去双胞的标准流程,封装成一个函数Find_doublet<-function(data){sweep.res.list<-paramSweep_v3(data,PCs=1:dim.usage,sct=FALSE)sweep.stats<-summarizeSweep(sweep.res.list,GT=FALSE)bcmvn<-find.pK(sweep.stats)nExp_poi<-round(0.05*ncol(data))p<-as....