('marker_genes_violin.png') plt.close() # 使用散点图比较任意两个基因的表达关系 if len(markers_to_plot) >= 2: sc.pl.scatter(adata_hvg, markers_to_plot[0], markers_to_plot[1], color=cluster_col, show=False) plt.savefig(f'gene_correlation_{markers_to_plot[0]}_{markers_to_plot[...
输入数据形式如果有批次效应,需要先进行去除; 处理RNAseq数据,需要采用DESeq2的varianceStabilizingTransformation方法,或将基因标准化后的数据(如FPKM、CPM等)进行log2(x+1)转化 经验软阈值power当无向网络在power小于15或有向网络power小于30内,计算出的power无法达到要求时(即没有一个power值可以使无标度网络图谱结...
2.相关性分析 相关性热图（correlation heatmap）通过计算每对样本间基因表达量的相关性，展示不同样本在...
DESeq2有一个用于绘制PCA图的内置函数,它在底层使用ggplot2。这是非常棒的,因为它节省了我们输入代码行和摆弄不同ggplot2层的时间。此外,它直接将rlog对象作为输入,从而省去了从其中提取相关信息的麻烦。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ### PlotPCAplotPCA(rld,intgroup="sampletype") pl...
您会注意到它们与我们在开始时使用的元数据数据框中为样本提供的名称相匹配。这很重要,因此我们可以使用下面的注释参数在顶部绘制一个色块。此块可轻松实现层次聚类的可视化。 # Load pheatmap packagelibrary(pheatmap)# Plot heatmap using the correlation matrix and the metadata objectpheatmap(rld_cor,annotation=...
plotPCA()需要两个参数作为输入:DESeqTransform对象和intgroup,即元数据中包含有关实验样本组信息列的名称。 # Plot PCA plotPCA(rld, intgroup="sampletype") 1. 2. 默认情况下,plotPCA()使用前 500 个最易变的基因。您可以通过添加ntop=参数并指定您希望函数考虑的基因数量来更改此设置。
数据整合方法(Cell 深度| 一套普遍适用于各类单细胞测序数据集的锚定整合方案),例如典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA),相互最近邻(Mutual Nearest Neighbours,MNN),Scanorama,RISC,scGen,LIGER,BBKNN和Harmony已经开发用于解决这个问题。尽管数据整合方法也可应用于简单的批次校正处理,但是鉴于非线性数据...
to_plot_ct <- unique(pd_ct$cell_types_cl_all)mat_short_ct <- mat_ct[, which(pd_ct$cell_types_cl_all %in% to_plot_ct)]pd_short_ct <- pd_ct[which(pd_ct$cell_types_cl_all %in% to_plot_ct), ]tsne_short_ct <- Rtsne(t(mat_short_ct), perplexity = 30)colnames(tsne_short_...
昨晚在翻腾公众号的时候,发现2022年01月20日公众号发表了《转录组数据分析 RNA-seq》,NGS分析相关的推文就一直没有更新过,而且该文仅分享了上游分析的众多pipeline之一,并未涉及下游分析以及绘图,于是乎有了这篇推文。 数据简介 当我们拿到了基因的表达矩阵,接下来就是差异分析。接下来我将以2020年发表在BMC的一篇...
(生信宝典注:这阈值设置的随意性也没谁了~~~)(C) 每个细胞检测到的总分子数从高到底绘制rank plot,类似于Cell Ranger检测并过滤空液滴的log-log plot。在总分子数为1500时,存在一个快速降低的拐点,则1500为筛选阈值。(D) 同时展示检测到的基因数(纵轴)、总分子数(横轴)和线粒体基因的比例 (颜色)。线粒...