单细胞分析FindClusters如何选择resolution 先设置resolution为大众化的0.5,初步鉴定各分群是什么细胞,观察感兴趣的分群形状是否有继续分群的趋势。 采用clustree可视化不同resolution下各分群的裂变情况 res_used <- c(0.5,0.8,1.0,1.2,1.5) for(i in res_used){ res_tree <- FindClusters(object = sce.mergeTEN, ...
可以用来观察分群结果的包——clustree。 可以把不同resolution的分类结果放在一起展示,通过一个分类树的图,可以看到新的细胞群是由低分辨率状态下哪些细胞组合成的,方便选择合适的resolution参数。 library(clustree) sceList.integrated <- FindClusters(sceList.integrated, resolution = seq(0.4,1.2,by=0.2)) clustree...
initial.membership = NULL, node.sizes = NULL, resolution = 0.8, #分辨率,重要参数。默认 0.8。我们传入自定义的0.5 method = "matrix", algorithm = 1, #默认算法1 n.start = 10, n.iter = 10, random.seed = 0, #随机数种子 group.singletons = TRUE, #分组的奇异值怎么处理? 如果是F,则分...
seuobj <- FindClusters(object = seuobj ,algorithm=1,resolution =0.4),its ok. seuobj <- FindClusters(object = seuobj ,algorithm=4,resolution =0.4), I have same problem Seurat v4 documentation says: method Method for running leiden (defaults to matrix which is fast for small datasets). Enab...
>obj <- FindClusters(obj, resolution = seq(0.5,1.2,by=0.1)) >clustree(obj) 结果如下图: 从上面的代码可以看到,clustree包对Seuat对象非常友好,可以直接用Seurat对象展示不同resolution的分群结果,同时可以清晰的看到不同resolution下细胞群之间的关系。图中一行表示一个resolution下所有的细胞,整体来看随...
resolution:Valueofthe resolution parameter,use a valueabove(below)1.0ifyou want to obtain alarger(smaller)numberofcommunities.这个参数可以理解为清晰度,值越低,可以容纳更少的共享邻居数量,聚类数也会变少。 modularity.fxn:计算模块系数函数,1为标准函数;2为备选函数,这里没有具体说明是什么函数,我认为1是...
Value of the resolution parameter, use a value above (below) 1.0 if you want to obtain a larger (smaller) number of communities. 分辨率参数(resolution) 如果您想获得更多(更少)的作用域,请使用高于(低于)1.0的值。 设置下游聚类的间隔尺度(granularity),随着数值的增大,cluster数目也随之增多。研究发现...