#nCount_RNA:总的UMI数即转录本数量colSums(sce@assays$RNA$counts)#nFeature_RNA:总的基因数目colSums(sce@assays$RNA$counts>0) 可视化及阈值判断 可以使用小提琴图来简单可视化一下nFeature_RNA和nCount_RNA 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 VlnP
答:nFeature(总基因数),nCount(总基因表达数) 为什么要过滤nFeature,nCount? nCount和nFeature过高可能是双细胞,过低可能是细胞碎片。 如何理解nFeature和nCount的相关性? 总nCount(总基因表达数)越多那么nFeature(总基因数)就应该是高,就是呈现正相关关系,如果不是就需要去探索背后可能的原因。 如何理解 perce...
nCount_RNA:每个细胞的UMI数目 nFeature_RNA:每个细胞所检测到的基因数目 可以看到nCount_RNA和nFeature_RNA还是有差异的,这就与它们的计算方法有关 #nCount_RNA:总的UMI数即转录本数量 colSums(sce@assays$RNA$counts) #nFeature_RNA:总的基因数目 colSums(sce@assays$RNA$counts>0) 可视化及阈值判断 可以...
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数量也就是转录本的数量 在10X Genomics测序数据分析过程中,通过UMI对测序得到的reads进行简并之后,就可以看到一个细胞中被读到多少个基因。