h5格式可直接使用Read10X_h5函数读入,多样本的批量读入可能稍微麻烦点,可以选择使用lapply函数批量读入目录下所有h5,返回list先merge再创建Seurat对象。 01 单样品读入 这里我们以GSE237611为例,点击custom展开文件,勾选h5格式将其下载到本地。 #使用Read10X_h5函数读入: rm(list = ls) count<- Read10X_h5('GSE2...
1.2 正式读取 # Read10X命令读取三个文件,得到一个带行名(基因名)及列名(细胞名)的count的矩阵 > count_matrix <- Read10X(data.dir = data_dir, gene.column = 1) # 查看一下Read10X函数使用帮助 > ?Read10X Read10X使用帮助 # 创建Seurat对象 > seurat_object = CreateSeuratObject(counts = count_ma...
1.2 **正式读取**：使用`Read10X`命令读取这三个文件，得到一个包含基因名与细胞名的计数矩阵。通过`CreateSeuratObject`函数创建Seurat对象，并设置`min.cells`和`min.features`参数，确保矩阵中基因的表达和细胞的基因检测满足特定条件。2. **读取h5ad格式数据**：首先安装SeuratDisk包，并加载。通过...
CreateSeuratObject(counts = Read10X_h5(files), project = names) }) sceList 4、h5ad格式文件 需要安装SeuratDisk包,先将h5ad格式转换为h5seurat格式,再使用LoadH5Seurat()函数读取Seurat对象。 「示例数据集:GSE153643」 setwd("D:/bioinformatics/scRNA-seq/1. Sample Read & Merge") setwd("./GSE153643...
2. h5文件 如果下载的是.h5文件,则使用Read10X_h5函数,需要加载hdf5r包 AI检测代码解析 devtools::install_github(repo = "hhoeflin/hdf5r") library(hdf5r) A1 <-Read10X_h5("A1_filtered_feature_bc_matrix.h5") A1 <- CreateSeuratObject(counts = A1, project = "A1",min.cells = 3, min.featur...
counts.10k <- Read10X_h5("pbmc10k/atac_pbmc_10k_nextgem_filtered_peak_bc_matrix.h5") # create objects pbmc500_assay <- CreateChromatinAssay(counts = counts.500, sep = c(":", "-"), min.features = 500) pbmc500 <- CreateSeuratObject(pbmc500_assay, assay = "peaks") ...
读取表达矩阵:使用Read10X_h5或类似函数读取表达矩阵数据。 读取空间位置信息:使用Read10X_Image或类似函数读取空间位置信息。 创建Seurat对象:将表达矩阵和空间位置信息整合到一个Seurat对象中,以便进行后续分析。 数据预处理:进行归一化、筛选高变基因等预处理步骤。 降维和聚类:使用PCA、UMAP等算法对数据进行降维,然后...
https://cf.10xgenomics.com/samples/cell-exp/3.0.2/5k_pbmc_v3_nextgem/5k_pbmc_v3_nextgem_filtered_feature_bc_matrix.h5 1.数据的预处理 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(Seurat)library(DoubletFinder)library(hdf5r)pbmc<-Read10X_h5("5k_pbmc_v3_nextgem_filtered_featur...
nextgem_filtered_peak_bc_matrix.h5")counts.1k<-Read10X_h5("pbmc1k/atac_pbmc_1k_nextgem_filtered_peak_bc_matrix.h5")counts.5k<-Read10X_h5("pbmc5k/atac_pbmc_5k_nextgem_filtered_peak_bc_matrix.h5")counts.10k<-Read10X_h5("pbmc10k/atac_pbmc_10k_nextgem_filtered_peak_bc_matrix.h5")#...
在一些单细胞文献中,作者通常会将保存为.h5格式的分析数据上传到GEO数据库,而不是我们常见的R语言工程文件【Rds,CSV,TSV...】。由于h5数据格式的组织结构比较复杂,因此在解析数据时需要对其组织结构有一定的了解。(注:在Seurat包中有现成的函数 Seurat::Read10X_h5()可以用来提取表达矩阵,但实际使用后发现无法从...