SCTransform用的是negative binomial regression, 我看了一下第一种Normalizedata流程(图二,图三),在做PCA和UMAP计算之前,加了一个scaledata的步骤。而在scaledata算法中,其中的mode.use参数是可以调整的,有linear, poisson,negbinom三种;第三种就是negative binomial regression,与SCTransform一样。我突然有一种预感,即...
NormalizeData()实际上就是在消除不同细胞测序深度的影响,可以看到,NormalizeData()的一般使用格式为: library(Seurat)NormalizeData(object,assay=NULL,normalization.method="LogNormalize",scale.factor=10000) 函数默认将每个细胞的文库大小设置成为10000个reads大小,有细心的朋友会发现normalization.method = "LogNormaliz...
作为参考,我们首先应用标准 Seurat 工作流程,使用对数归一化 pbmc_logtransform <- pbmc pbmc_logtransform <-NormalizeData(pbmc_logtransform, verbose = FALSE) pbmc_logtransform <-FindVariableFeatures(pbmc_logtransform, verbose = FALSE) pbmc_logtransform <-ScaleData(pbmc_logtransform, verbose = FALSE) p...
本想学习下seurat的NormalizeData(),发现并没有那么轻松,追根溯源,NormalizeData()通过Rcpp方式调用C++函数LogNorm,加快运行速度。 LogNorm<-function(data,scale_factor,display_progress=TRUE){.Call('_Seurat_LogNorm',PACKAGE='Seurat',data,scale_factor,display_progress)} // [[Rcpp::export(rng = false)...
在Seurat中使用sctransform与NormalizeData进行比较，具体步骤如下：首先确保加载了Seurat包：library(Seurat)随后加载数据并创建Seurat对象：pbmc_data <-Read10X(data.dir = "~/Downloads/pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices/hg19/")pbmc <-CreateSeuratObject(counts = pbmc_data)应用标准Seurat工作流程，...
seurat包中 ScaleData() 和 NormalizeData() 的区别 以pbmc3k数据为例：接下来探究NormalizeData和ScaleData对数据的处理：先看一下原始counts值：经过 NormalizeData 处理之后TNFRSF18的值变成了 1.625141 。
when running NormalizaData() using the same data, v4 would finish it soon but v5 will keep running and never stop(at least 10 hours). the v4 session is like: ''' R version 4.3.1 (2023-06-16) Platform: x86_64-conda-linux-gnu (64-bit) Runn...
这一步是从我们的R种seurat对象提取表达矩阵,并转化为loom文件。这里使用一个python脚本,转化一下即可。 #文件准备 #pyscenic的输入文件是行为基因名,列为细胞ID的矩阵,所以在seurat对象中导出矩阵的时候需要转置一下,可以用标准化矩阵,也可以用counts矩阵,影响不大!
>NormalizeData(seurat)||0%ErrorinvalidObject(object=value):invalidclass“Assay”object:'meta.features'musthavethesamenumberofrowsas'data'>which(rownames(seurat[["RNA"]]@data)!=rownames(seurat[["RNA"]]@meta.features)) integer(0) Solution ...
数据下载点击这里1 安装需要加载的包install.packages(c('dplyr','patchwork','seurat'))2 加载需要的包library(dplyr) library(Seurat) library(patchwork)3 读取数据pbmc.data <- Read10X(data.dir = "../data/pbmc3k/filtered_gene_bc_ma DEseq2 vst标准化 r语言 Powered by 金山文档 数据 数据集 转...