library(Seurat) scRNA.data <- Read10X(data.dir = "GSE182227") 得到的报错是,选择了未定义的列。 小编仔细对比了10X自带的demo数据的格式和这套数据的格式,发现问题在于genes.tsv这个文件存在差异。 10X官网下载的数据,genes.tsv文件的内容有两列,第一列为Ensembl gene ID,第二列为gene symbol 而GEO...
说明在创建seurat对象的时候features信息自动读取的是第二列。 使用Read10X函数,可以直接读取三个文件,比如 pbmc.data <- Read10X(data.dir = "../data/pbmc3k/filtered_gene_bc_matrices/hg19/") 去看Read10X这个函数,同样会注意到gene.column这里默认是2,再次说明读取的是features.tsv这个文件的第二列。 这里...
读取10X单细胞数据时，遇到“选择了未定义的列”的报错，问题出在genes.tsv文件格式不一致。10X数据集中的genes.tsv文件包含两列：Ensembl gene ID和gene symbol，而从GEO下载的数据集只有一列gene symbol。通过仔细对比并分析，发现错误根源在于两个数据集在genes.tsv文件的列结构上的差异。为了解决此问题...
1. 了解Seurat包和read10x函数的基本信息 Seurat包提供了一系列工具和函数,用于单细胞RNA测序数据的处理、分析和可视化。read10x函数专门用于读取10x Genomics生成的.h5或.mtx格式的数据文件。 2. 准备10x Genomics格式的数据文件 10x Genomics生成的数据通常包含两个主要部分:一个是包含基因表达矩阵的.mtx文件(或.h5...
It looks like is_legacy in the internal function _read_10x_mtx is adding the suffix gz because that is the default in the cell ranger output, as you can see here. I would call gzip on the files in the folder and then rerun the command, or instead use the h5 reader? I compare the...
那么,为什么绝大部分教程都是Read10X读取3个文件呢? 我怀疑可能是以下两个原因: 首先可能是历史遗留问题,第一个写教程的人使用了Read10X读取3个文件,后面就都懒得修改了。 另外一个原因是,h5文件不方便肉眼看,起码上面的3个文件,我们可以打开看看内容形式。
I get an error when I use sc.read_10x_mtx() to read scRNA-seq files (matrix.mtx.gz, barcodes.tsv.gz, and features.tsv.gz) generated by "Illumina HiSeq 4000". The function works fine when I read files generated by other 10x platforms such as "Illumina NovaSeq 6000"....
发现并不是常规的一个样本由barcode, genes ,matrix 三个文件构成的数据形式,因为通常读取10x数据需要三个文件:barcodes.tsv, genes.tsv, matrix.mtx,而这个文章的数据是一个样本被整合成了一个H5文件。如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0
a=Read10X_h5( x ) a[1:4,1:4]library(stringr) (p=str_split(x,'_',simplify =T)[,2]) sce <- CreateSeuratObject( a ,project = p ) sce }) setwd('../') pro='integrated'# 如果是 28个10X的单细胞转录组样品,走下面的流程会很勉强for(iin1:length(sceList)) { ...
(x) a=Read10X_h5( x ) a[1:4,1:4] library(stringr) (p=str_split(x,'_',simplify = T)[,2]) sce <- CreateSeuratObject( a ,project = p ) sce }) setwd('../') pro='integrated' # 如果是 28个10X的单细胞转录组样品,走下面的流程会很勉强 for (i in 1:length(sceList)) {...