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...
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 在10X Genomics测序数据分析过程中,通过...
细胞过滤参考的指标 首先可以通过基因数、mRNA分子数、线粒体基因占比三个参数进行质控去除质量差的细胞。 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...
ggsave(filename="Vlnplot1_filtered.pdf",plot=p1_filtered,width = w,height = 5) 过滤后 基本质控意义:可以去除掉每个样品中,一些表达量过高或者过低的基因。 除了在基本质控环节我们会可视化一下细胞中nFeature_RNA和nCount_RNA的情况,在进行降维聚类分群的时候,我们也会对nFeature_RNA和nCount_RNA进行可视化。
细胞主要来自新冠病人的外周血,外周血里面主要都是免疫细胞,免疫细胞有一个特征就是每个细胞中表达的基因数比较低,一般的文献过滤指标范围都在200-3000左右。取样过程如下: 数据下载地址如下:https://www.ncbi.nlm./geo/query/acc.cgi?acc=GSE265753,将提供的表达矩阵下载下来,共有20多w的原始细胞: ...
In combination with %mitochondrial reads, removing outliers from these groups removes most doublets/dead cells/empty droplets, hence why filtering is a common pre-processing step. 和线粒体reads综合来看,从这些组中去除异常值可以剔除多数双峰、死细胞、空液滴。因此过滤是一个常见的预处理步骤 ...