在R中,assay通常用于生物信息学数据,如基因表达数据。假设我们有一个ExpressionSet对象,我们可以创建一个新的assay。 AI检测代码解析 eset<-new("ExpressionSet")eset@assayData<-new("AssayData",data=data,varLabels=paste("Variable",1:10)) 1. 2. 步骤4:使用assay进行数据操作 一旦你有了assay,你可以使用它...
我们可以通过assay(object) <- value的方式为object对象设置新的数据。 下面是一个示例: AI检测代码解析 # 创建一个新的矩阵对象new_data<-matrix(21:32,ncol=3)rownames(new_data)<-c("gene1","gene2","gene3","gene4")colnames(new_data)<-c("sample1","sample2","sample3")# 设置新的数据assa...
assay= 'RNA') ##目录下新增了h5seurat格式文件 #使用LoadH5Seurat函数加载h5seurat文件,并创建Seurat对象: seurat_object<- LoadH5Seurat('TS_Bladder.h5ad/TS_Bladder.h5seurat') ##这里出现error报错,可尝试将misc参数设置为FALSE seurat_object<- LoadH5Seurat('TS_Bladder.h5ad/TS_Bladder.h5seurat', misc...
我们通过scRNA-seq标准流程获得两个数据,分别是pbmc.markers以及pbmc,这两个分别是marker基因以及经过标准流程到细胞注释后的pbmc Seurat对象 #空转数据我们选择的是上期推文的空转数据 #为什么没有采用官网的h5格式文件,是因为我们在数据挖掘的时候基本上很少会看到整齐的h5文件 #当然了解了杂乱的格式,整齐的格式也就会...
(counts = mtx, sep = c(":", "-"), genome = 'hg19', # fragments = '../vignette_data/atac_v1_pbmc_10k_fragments.tsv.gz', #没有这个文件可以不提供,这样后面不能做fragments相关的分析 min.cells = 10, min.features = 200) pbmc <- CreateSeuratObject(counts = chrom_assay, assay = ...
相对于之前的版本,Seurat v5主要对空间组学图像数据分析、多组学整合分析、百万级细胞数据集分析等诸多功能进行了更新,在实际使用中感受比较明显的地方就是Seurat数据对象的assay结构进行了重新设计。 使用官方的pbmc3K范例数据,旧版Seurat创建的初始对象大小为58.5M,初始对象的结构如下图。
在这项研究中,该研究团队开发了基于原位逆转录原理的RNA结合蛋白靶点测序新方法ARTR-seq (assay of reverse transcription-based RBP binding site sequencing),实现了超低细胞起始量 (20个细胞) 和单个组织切片中的RBP靶点的检测,并能够捕捉RBP与 靶标RNA之间动态相互作用。在ARTR-seq方法中 (图1),研究人员...
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这里仅仅是针对一个数据集,就是r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵。 生信技能树 2019/05/31 1.6K0 R语言ggplot2科研数据数据可视化实用手册~第八章热图(heatmap) 文件存储r 语言 今天下午7点到9点直播讲解如下代码,腾讯会议,感兴趣的参加,给推文打赏10元获取腾讯会议直播链接 用户7010445 2023/01/06 3.2K0...
背景:2019年的某月末日,三路人开局,兴趣所致组建了“花儿少年”:一个有组织、有纪律的R语言入门交流学习组织。自此,开启了一段小白&大师的成长史。 01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义? y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符,但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差...