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, verbose = T, resolution = res_used...
>library(Seurat) >library(clustree) >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...
1.调包侠出场 单细胞转录组典型分析代码:Seurat 4 单细胞转录组分析核心代码 # step10 Cluster the cells pbmc <- FindNeighbors(pbmc, dims = 1:10) pbmc <- FindClusters(pbmc, resolution = 0.5) # Look at cluster IDs of the first 5 cells head(Idents(pbmc), 5) table(pbmc$seurat_clusters) 这...
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...
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)) ...
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...
Modularity function (1 = standard; 2 = alternative). 模块化. fxn 模块化功能(1 =标准;2 =备选方案)。 initial.membership, node.sizes Parameters to pass to the Python leidenalg function. 要传递给Python leidenalg函数的参数。 resolution Value of the resolution parameter, use a value above (below...