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...
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...
"percent_hb")feats<-c("nFeature_RNA","nCount_RNA")p1=VlnPlot(sce.all.int,features=feats,pt.size=0,ncol=2)+NoLegend()w=length(unique(sce.all.int$orig.ident))/3+5;wggsave(filename=paste0(pro,"Vlnplot1.pdf"),plot=p1,width=w,height=5)feats<-c("percent_mito","percent_ribo","...
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...
上次给大家简单整理了一下细胞鉴定曲线图理解,里面使用nCount_RNA或者nFeature_RNA在R语言里面绘制细胞鉴定曲线,找到一个合适的cutoff值,进行了一个初步的质控。 结尾也提到了,很少会有下游是原始的rawcounts的数据,一般我们都是使用cellranger质控后的数据进行分析。不过对于处理后的数据集我们可以可视化一下nFeature_...