可以使用小提琴图来简单可视化一下nFeature_RNA和nCount_RNA VlnPlot(pbmc, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA")) 过滤前 nFeature_RNA图:反映的是样品中每个细胞表达的基因数量,表达过高可能是双细胞或者多细胞,表达过低可能是空液滴或者包裹的是环境RNA nCount_RNA图:反映的是每个细胞中包含的UMI数...
feats<-c("nFeature_RNA","nCount_RNA")p1_filtered=VlnPlot(input_sce.filt,group.by="orig.ident",features=feats,pt.size=0,ncol=2)+NoLegend()w=length(unique(input_sce.filt$orig.ident))/3+5;wggsave(filename="Vlnplot1_filtered.pdf",plot=p1_filtered,width=w,height=5) 过滤后 基本质控意...
可以使用小提琴图来简单可视化一下nFeature_RNA和nCount_RNA VlnPlot(pbmc, features = c("nFeature_RNA","nCount_RNA")) 过滤前 nFeature_RNA图:反映的是样品中每个细胞表达的基因数量,表达过高可能是双细胞或者多细胞,表达过低可能是空液滴或者包裹的是环境RNA nCount_RNA图:反映的是每个细胞中包含的UMI数量...