一、安装 如果没有conda 基础,参考:Conda 安装使用图文详解(2021版) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install scanpy conda install-y-c conda-forge leidenalg 二、使用 1、准备工作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 载入包importnumpyasnpimportpandasaspdimportscanp...
在QC 中,第一步是计算 QC 协变量或度量。我们使用scanpy函数sc.pp.calculate_qc_metrics来计算协变量,该函数还可以计算特定基因群体的计数比例。例如,我们定义线粒体,核糖体和血红蛋白基因。值得注意的是,根据数据集中考虑的物种,线粒体计数被注释为前缀“ MT-”或“ mt-”。如前所述,这个教程中使用的数据集是...
单细胞分析的 Python 包 Scanpy(图文详解) 一、安装 如果没有conda 基础,参考: Conda 安装使用图文详解(2021版) pip install scanpy conda install -y -c conda-forge leidenalg 1. 2. 二、使用 1、准备工作 # 载入包 import numpy as np import pandas as pd import scanpy as sc # 设置...
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...
6. python中的单细胞分析:Scanpy 推荐理由:基于python的单细胞分析运算速度更快,而且常规的Seurat生成的图片可能已经让部分审稿人审美疲劳,那么这个时候基于python的单细胞分析生成的可视化结果则是可以让部分审稿人眼前一亮~ 至此,上述资料概括总结了Python基...
此前我们的单细胞分析教程大都是基于R中的神包Seurat(scRNA-seq数据基础分析手册(2025最新修订)),现如今面对指数级增长的单细胞数据,基于Python的Scanpy(scRNA-Seq学习手册Python版)其实是一个更好的选择。目前Python具有丰富的科学计算库和活跃的社区支持,在数据处理、可视化和与其他机器学习或生物信息学工具的集成方面...
#安装pyscenic,并创建分析环境 conda create -n pyscenic python=3.9#创建一个pyscenic 的python环境,pyscenic要求python版本3.6及以上,目前python出到3.9了,我用3.9 conda activate pyscenic #激活pyscenic 环境 #安装依赖包 conda install -y numpy conda install -y -c anaconda cytoolz conda install -y scanpy #...
conda install scanpy 正式移动和读取文件(Python) 1.导入所需要的库 import os import shutil import re 2.查询当前的路径 os.getcwd() #'/Users/zaneflying/Desktop/PythonGSE188711' 3.列出目录下所有包含 'features' 的文件 fs = [ os.path.join('GSE188711_RAW', f) # 拼接出完整路径,如 GSE188711_...
首先,将SeuratObject转换为一个AnnData对象,这是scanpy和scvi-tools使用的主要格式。 adata <- convertFormat(pbmc, from="seurat", to="anndata",main_layer="counts",drop_single_values=FALSE)adata 接着,使用与调用实例函数相同的方式访问AnnData对象,使用$语法。
这种格式主要由Scanpy库支持,常用于单细胞基因组数据的处理。在这篇博文中,我将详细记录如何使用Python读取`h5ad`文件以及相关的迁移、兼容性、案例和排错指南。 ## 版本对比 在过去的几个版本中,`Scanpy`库和`anndata`库在特性上进行了数次更新,以下是它们的一些关键特性差异:...