Seurat - Guided Clustering TutorialCompiled: October 31, 2023Source: vignettes/pbmc3k_tutorial.RmdFor this tutorial, we will be analyzing the a dataset of Peripheral Blood Mononuclear Cells (PBMC) freely available from 10X Genomics. There are 2,700 singlecellsthat were sequenced on the Illumina Ne...
然后以大家熟知的pbmc3k数据集为例,读取pbmc3k的seurat对象结果,大家先安装这个数据集对应的包,并且对它进行降维聚类分群,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释,而且每个亚群找高表达量基因,都存储为Rdata文件。 library(SeuratData) #加载seurat数据集 getOption('timeout') options(timeout=10000) #In...
library(dplyr)library(Seurat)library(patchwork)# Load the PBMC dataset, 读取数据主要使用Read10X这个函数pbmc.data<-Read10X(data.dir="data/filtered_gene_bc_matrices/hg19")# Initialize the Seurat object with the raw (non-normalized data).pbmc<-CreateSeuratObject(counts=pbmc.data,project="pbmc3k",...
参考:教程第14章 http://bioconductor.org/books/release/OSCA/overview.html 这样的多分组样品往往是需要整合, 目前比较流行的是seurat包自带的CCA 和 Harmony两个方法,所以安排学徒在整合pbmc3k和pbmc5k的效果比较。 前情提要 “随着分析流程的逐渐完善,上游分析的套路也愈发的固定,各方用户表示用的安心,回车键按...
load("/public/home/chidm/test/pbmc3k/pbmc3k_final.RData") pbmc exprSet <- pbmc@assays$RNA@data exprSet<-as.data.frame(t(exprSet))#转置# 2. 计算某个基因和其它基因的相关性(以S100A8为例)---### y <- as.numeric(exprSet[,"S100A8"]) colnames...
pbmc3k 过滤基因 bc 矩阵 27.7M 229 浏览 0 喜欢 0 次下载 0 条讨论 Others Classification 分享 Share 收藏 Favorite 0 0 数据介绍 文件预览 相关论文 Code 分享讨论(0) 使用声明 启动Notebook开发 数据结构 ? 27.7M * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。 README.md...
下面的代码复制粘贴即可运行,超级简单,如果是你自己的数据,你只需同样的模式做出来 exprMat 表达矩阵,和cellInfo的临床表型,就可以走这个SCENIC流程的4个步骤啦。 rm(list=ls())library(Seurat)# devtools::install_github('satijalab/seurat-data')library(SeuratData)AvailableData()# InstallData("pbmc3k") # ...
不存在叫‘pbmc3k.SeuratData’这个名字的程辑包 001、问题 002、解决方法 pbmc3k.SeuratData")
pbmc3k_tutorial.Rmd sctransform_vignette.Rmd spatial_vignette.Rmd v4_changes.Rmd vignettes.yaml visualization_vignette.Rmd weighted_nearest_neighbor_analysis.Rmd .Rbuildignore .gitattributes .gitignore .travis.yml CODE_OF_CONDUCT.md DESCRIPTION LICENSE NAMESPACE NEWS.md README.md _pkgdown....
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