3.scanpy.external.pp.harmony_integrate 矫正PCA 迭代两个互补的过程:聚类 + 线性模型批次矫正 本质上不修改表达量 4.scanpy.external.pp.bbknn 在umap之前调整knn图,不做表达量的改变 顺便回顾一下SeuratV3的整合策略 第一步也是寻找anchor,anchor表示那些不同数据集中生物状态相同的细胞(FindTransferAnchors 函数)。
3.scanpy.external.pp.harmony_integrate 矫正PCA 迭代两个互补的过程:聚类 + 线性模型批次矫正 本质上不修改表达量 4.scanpy.external.pp.bbknn 在umap之前调整knn图,不做表达量的改变 顺便回顾一下SeuratV3的整合策略 第一步也是寻找anchor,anchor表示那些不同数据集中生物状态相同的细胞(FindTransferAnchors 函数)。
3. 使用Scanpy的批次效应校正函数对数据进行处理 Scanpy提供了多种方法去除批次效应,如mnn_correct、scanorama_integrate、harmony_integrate和bbknn等。这里以mnn_correct为例进行说明。 python # 假设批次信息存储在adata.obs['batch']中 sc.external.pp.mnn_correct(adata, batch_key='batch') 4. 对处理后的数...
sc.external.pp.harmony_integrate(adata,key='sample') sc.pp.neighbors(adata, n_neighbors=10, n_pcs=20,use_rep='X_pca_harmony') sc.tl.umap(adata) # 设置不同分辨率 foriin[0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5,0.8,1]: sc.tl.louvain(adata,resolution=i,key_added='louvain {}'.format(i)...
尝试把曾老师的单细胞seurat分析的代码转换成scanpy版本的,包括样品读取,质控,harmony去除批次效应,降维聚类,marker鉴定。 seurat版本的R代码 先看看seurat版本的R代码,里面调用了另外几个文件,lib.R,qc.R,harmony.R,check-all-markers.R,这几个文件以前应该都有分享过.scRNA_scripts文件夹的r代码都在上面的百度云网...
In the advent of having multiple datasets of the same omic (single-cell ATAC-seq or DNA methylation) to analyse jointly, it is important to remove potential batch effects. EpiScanpy offers this possibility using the bbKNN33batch correction method. In order to integrate the different batches, it...
3.scanpy.external.pp.harmony_integrate 矫正PCA 迭代两个互补的过程:聚类 + 线性模型批次矫正 image.png 本质上不修改表达量 4.scanpy.external.pp.bbknn 在umap之前调整knn图,不做表达量的改变 顺便回顾一下SeuratV3的整合策略 第一步也是寻找anchor,anchor表示那些不同数据集中生物状态相同的细胞(FindTransferAncho...
scanpy.external.pp.harmony_integrate(adata, key=, basis=, adjusted_basis=) key=: column of.obsto be used (the source of the batch effect) basis=: the field name that PCA results were stored in.obsm;default='X_pca' adjusted_basis=: the field name that the result will be stored in....
sc.external.pp.harmony_integrate(adata,key='sample') sc.pp.neighbors(adata, n_neighbors=10, n_pcs=20,use_rep='X_pca_harmony') sc.tl.umap(adata) # 设置不同分辨率 foriin[0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5,0.8,1]: sc.tl.louvain(adata,resolution=i,key_added='louvain {}'.format(i)...
3.scanpy.external.pp.harmony_integrate 矫正PCA 迭代两个互补的过程:聚类 + 线性模型批次矫正 本质上不修改表达量 4.scanpy.external.pp.bbknn 在umap之前调整knn图,不做表达量的改变 顺便回顾一下SeuratV3的整合策略 第一步也是寻找anchor,anchor表示那些不同数据集中生物状态相同的细胞(FindTransferAnchors 函数)。