sc.pp.filter_genes(adata, min_cells=10) 9.归一化/高变基因 sc.pp.normalize_total(adata, inplace=True) sc.pp.log1p(adata) sc.pp.highly_variable_genes(adata, flavor="seurat", n_top_genes=2000) 10.降维聚类 sc.pp.pca(adata) sc.pp.neighbors(adata) sc.tl.umap(adata) sc.tl.leiden(a...
sc.pp.normalize_total(adata,target_sum=1e4)sc.pp.log1p(adata)adata.raw=adata sc.pp.highly_variable_genes(adata,n_top_genes=2000)sc.pp.scale(adata)sc.pp.pca(adata)sc.pp.neighbors(adata,n_pcs=15)sc.tl.leiden(adata,flavor="igraph",n_iterations=2,resolution=0.5)sc.tl.umap(adata)sc....
Seurat的NormalizeData函数默认使用的是LogNormalize方法,这个方法首先对每个细胞的基因表达量进行归一化处理,使得每个细胞的总表达量相同(默认是1e4),然后对归一化后的表达量加1后取对数(使用自然对数)。这个过程实质上包含了与Scanpy中sc.pp.normalize_total后跟sc.pp.log1p相似的步骤,只是Seurat将其整合在了一个步...
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4) # 不要和log顺序搞反了 ,这个是去文库的 sc.pp.log1p(adata) sc.pp.highly_variable_genes(adata, min_mean=0.0125, max_mean=3, min_disp=0.5) # 可视化 sc.pl.highly_variable_genes(adata) # 保存一下原始数据 adata.raw = adata 1. 2. 3. 4...
sc.pp.normalize_total(adata,target_sum=1e4) normalizing counts per cell finished(0:00:00) sc.pp.log1p(adata)#对数据进行log 查看感兴趣的基因的数值大小,可见与先前的count不同 adata[0:6,['ACTB','PPBP','MS4A1']].to_df() sc.pp.highly_variable_genes(adata,min_mean=0.0125,max_mean=3...
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum = 1e4)sc.pp.log1p(adata)adata.raw = adata# 查看每个细胞的指标adata.obs.head() 结果图: 去Sample间的批次以及聚类 这个过程运行时间也会稍长一些 scvi.model.SCVI.setup_anndata(adata, layer = "counts", categorical_covariate_keys=["Sample"], continuous...
sc.pp.filter_cells(adata,min_counts=5000)sc.pp.filter_cells(adata,max_counts=35000)adata=adata[adata.obs["pct_counts_mt"]<20]sc.pp.filter_genes(adata,min_cells=10) 9.归一化/高变基因 代码语言:javascript 复制 sc.pp.normalize_total(adata,inplace=True)sc.pp.log1p(adata)sc.pp.highly_va...
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4) adata.X.sum(axis =1) #change to log counts sc.pp.log1p(adata) adata.X.sum(axis =1) adata.raw = adata 聚类Clustering # 高变基因选择以及可视化 sc.pp.highly_variable_genes(adata, n_top_genes =2000) ...
sc.pp.filter_genes(adata, min_cells=3) 1. 2. 过滤包含线粒体基因和表达基因过多的细胞 线粒体基因的转录本比单个转录物分子大,并且不太可能通过细胞膜逃逸。因此,检测出高比例的线粒体基因,表明细胞质量差(Islam et al. 2014; Ilicic et al. 2016)。
sc.pp.normalize_total(adata,target_sum=1e4)sc.pp.log1p(adata)sc.pp.highly_variable_genes(adata)adata=adata[:,adata.var.highly_variable]sc.pp.scale(adata,max_value=10)sc.tl.pca(adata)sc.pp.neighbors(adata)sc.tl.leiden(adata,resolution=0.5)adata_raw.obs['leiden']=adata.obs.leiden ...