#简单过滤if(T){selected_c<-WhichCells(input_sce,expression=nFeature_RNA>500&nFeature_RNA<2500)selected_f<-rownames(input_sce)[Matrix::rowSums(input_sce@assays$RNA$counts>0)>3]input_sce.filt<-subset(input_sce,features=selected_f,cells=selected_c)dim(input_sce)dim(input_sce.filt)}#可视...
#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 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...
nFeature_RNA 是每个细胞中检测到的基因数量。 nCount_RNA 是细胞内检测到的mRNA分子总数。 percent.mt 是细胞内线粒体基因表达量占所有基因表达量的比例。 如果nFeature_RNA 过低,表示该细胞可能已经死亡或将要死亡或者可能是空液滴。 如果nFeature_RNA 与 nCount_RNA 数值过高,表示细胞在形成油包水的结构制备...
问求值时出错(表达式=表达式)：找不到对象'nFeature_RNA_lower‘EN看看你拥有的函数，我们也可以简化一...
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_...
nCount_RNA是一个细胞中检测到的分子总数 Low nFeature_RNA for a cell indicates that it may be dead/dying or an empty droplet. nFeature_RNA低表明这可能是一个已死亡或即将死亡的细胞,或者是个空液滴 High nCount_RNA and/or nFeature_RNA indicates that the "cell" may in fact be a doublet ...
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数量也就是转录本的数量 ...