#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 复制 VlnPlot(pbmc,features=c("nFeature_RNA","nCount_RNA")) 过滤前 nFeatu...
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...
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...
那首先我们基于Seurat官网的教程来了解回顾一下nFeature_RNA和nCount_RNA,并且可视化判断一下阈值,然后了解一下实际分析情况中的应用。 nFeature_RNA和nCount_RNA简介 创建完seurat对象之后,在不进行任何操作时,seurat会为每个细胞创建一个元数据,保存在meta.data里面 ...