数据处理包括表达数据标准化和批次效应的去除,对数据进行标准化使用 preprocess_cds函数,相当于 seurat 中 NormalizeData+ScaleData+RunPCA。 代码语言:javascript 复制 cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 100) num_dim 是降维的维数,默认为 100,这里是根据各组成部分解释的差异散点趋势图,也可以自己调整,建议...
cds<-preprocess_cds(cds,num_dim=100)# 这个函数用于确认设定的num_dim数是否足够代表主要变异plot_pc_variance_explained(cds)# 去批次,这一步是可选的 # cds<-align_cds(cds,alignment_group="batch")# umap降维 cds<-reduce_dimension(cds,preprocess_method="PCA")#PCA或者LSI 5.plot_cells展示 代码语...
cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 100) cds <- reduce_dimension(cds) cds <- cluster_cells(cds, resolution=1e-5) colData(cds)$assigned_cell_type <- as.character(partitions(cds)) colData(cds)$assigned_cell_type <- dplyr::recode(colData(cds)$assigned_cell_type, "1"="Body wall mu...
cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 100) cds <- reduce_dimension(cds) cds <- cluster_cells(cds, resolution = 1e-05) colData(cds)$assigned_cell_type <- as.character(partitions(cds)) colData(cds)$assigned_cell_type <- dplyr::recode(colData(cds)$assigned_cell_type, `1` = "Body ...
最新的Matrix版本1.7-0需要依赖R (≥ 4.4.0),我的R是4.3.3,所以我是先在CRAN下载了Matrix_1.6-4.tar.gz,然后本地安装的。 install.packages("/path_to_the_downloaded_package/Matrix_1.6-4.tar.gz",type="source") 本文参考preprocess_cds Error in function 'as_cholmod_sparse' not provided by packag...
这里横轴的50个PC就是preprocess_cds()中num_dim 设置的50个PC,如果这里设置的100,图的横轴也会展示100个PC。 3.2 可视化 umap降维 cds <- reduce_dimension(cds,preprocess_method = "PCA") #preprocess_method默认是PCA plot_cells(cds) color_cells_by参数设置umap图的颜色,可以是colData(cds)中的任何一列...
cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 10) 3. 非线性降维和可视化 一般使用UMAP或t-SNE进行非线性降维和可视化。Moncle3更推荐使用UMAP方法,处理单细胞数据更快。 cds <- reduce_dimension(cds,preprocess_method = ''PCA'',reduction_method = ''UMAP'') ...
cds %<>% align_cds(alignment_group ="orig.ident",preprocess_method="PCA") 3.Reduce dimensions and Cluster cells 降维、聚类、分群、分partition 这里使用UMAP作为降维算法,再使用轨迹分区算法,把所有细胞分为两个partitio,不同分区的细胞会进行单独的轨迹分析。
cds <- new_cell_data_set(expression_matrix, cell_metadata = cell_metadata, gene_metadata = gene_annotation) ## Step 1: Normalize and pre-process the data cds <- preprocess_cds(cds, num_dim =100) ### === Remove batch effects(可选) ## Step...
单细胞分析1—monocle3分析概览 资料：官网：https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/docs/starting/ M o n o c le3被重新设计用于分析大型、复杂的单细胞数据集，核心算法具有高度可扩展性，可以处理百万级别单细胞数据。M o n o c le3增加了一些强大的新功能:更好的结构化工作流来学习发展轨迹 支...