将Seurat升级到5.0之后,使用Harmony流程进行整合的,在将两个样本Read10X,CreateSeuratObject,merge到一起的时候,得到的 每一个样本读取进来得到count,data各自为政。FindAllMarkers做差异分析的时候,无法确定处理的对象。所以报错并提示融合不同的layers。 解决方案 由于我更新了Seurat后,因为有些包不兼容又更新了对应的...
V5_path = "/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/seurat5/" .libPaths(V5_path) .libPaths() library(Seurat) #v5 library(presto) load("scRNA.Rdata") dim(scRNA) # [1] 24357 4031 # check DimPlot(scRNA,group.by = "celltype") 2.FindAllmarkers start_time <- Sys.ti...
步骤流程 1.导入 代码语言:javascript 复制 rm(list=ls())V5_path="/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/seurat5/".libPaths(V5_path).libPaths()library(Seurat)#v5library(presto)load("scRNA.Rdata")dim(scRNA)#[1]243574031# checkDimPlot(scRNA,group.by="celltype") 2.FindA...
但是,V5在presto的加持下速度明显提升很多,如果没有提前安装好presto包,运行时会有提示: library(Seurat)packageVersion('Seurat')[1]‘5.1.0’ system.time(dge<-FindAllMarkers(obj))user system elapsed1243.400152.7811399.859 全部细胞类型的差异基因运行下来也就20分钟左右,这速度相比前面的3个多...
在seurat_v5版本下,使用rpca进行降维去批次后,在进行FindAllMarkers时提示长度不同?这个如何解决呢? # 设置当前使用的降维结果为RPCA Idents(seurat_merge_v5) <- seurat_merge_v5 $ rpca_clusters seurat_merge_v5 <- JoinLayers(seurat_merge_v5) # 设置活动assay DefaultAssay(seurat_merge_v5) <- "RNA" ...