运行后pp.normalize_total后, adata的数值发生变换 sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1)adata.X# array([[0.14, 0.14, 0.14, 0.29, 0.29],# [0.14, 0.14, 0.14, 0.29, 0.29],# [0.04, 0.79, 0.04, 0.07, 0.07]], dtype=float32) 数值变换满足一个规律,即每行的的总和加起来为一个确定数值...
运行后pp.normalize_total后, adata的数值发生变换 sc.pp.normalize_total(adata,target_sum=1)adata.X# array([[0.14, 0.14, 0.14, 0.29, 0.29],# [0.14, 0.14, 0.14, 0.29, 0.29],# [0.04, 0.79, 0.04, 0.07, 0.07]], dtype=float32) 数值变换满足一个规律,即每行的的总和加起来为一个确定数值,...
3.,3.,6.,6.],[1.,1.,1.,2.,2.],[1.,22.,1.,2.,2.]],dtype=float32)X_norm=sc.pp.normalize_total(adata,target_sum=1,inplace=False)['X']X_normarray([[0.14,0.14,0.14,0.29,0.29],[0.14,0.14,0.14,0.29
1.scanpy.pp.normalize_total scanpy.pp.normalize_total(adata, target_sum=None, exclude_highly_expressed=False, max_fraction=0.05, key_added=None, layer=None, layers=None, layer_norm=None, inplace=True, copy=False) target_sum默认为None,经过归一化后,每个cell的total count都是归一化前的中值median。
scanpy中常用函数,转自:https://scanpy.readthedocs.io/en/stable/1.scanpy.pp.normalize_totalscanpy.pp.normalize_total(adata,target_sum=None,exclude_highly_expressed=Fal...
12、Normalize数据 这句代码的参数就跟seruat中很像了 sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4) 13、Normalize之后还需要对数据取log处理 log1p 是 log(1 + x) 的缩写,表示对每个数值 x 先加 1,然后取自然对数。 sc.pp.log1p(adata)
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4) 对数据对数化 sc.pp.log1p(adata) 识别高度变异基因 sc.pp.highly_variable_genes(adata, min_mean=0.0125, max_mean=3, min_disp=0.5) 可视化高变基因 sc.pl.highly_variable_genes(adata) 通过.raw来保存数据,如果之后的分析出现异常可以通过.raw .raw....
使用normalize_total函数对数据进行标准化,然后高变基因选择。 还可以选择SCTransform[4] or GLM-PCA[5]进行数据标准化。 for adata in [ adata_spatial_anterior, adata_spatial_posterior,]: sc.pp.normalize_total(adata, inplace=True) sc.pp.log1p(adata) sc.pp.highly_variable_genes(adata, flavor="seu...
Seurat的NormalizeData函数默认使用的是LogNormalize方法,这个方法首先对每个细胞的基因表达量进行归一化处理,使得每个细胞的总表达量相同(默认是1e4),然后对归一化后的表达量加1后取对数(使用自然对数)。这个过程实质上包含了与Scanpy中sc.pp.normalize_total后跟sc.pp.log1p相似的步骤,只是Seurat将其整合在了一个...
# 标准化总表达量并取对数 sc.pp.normalize_total(combined_data, target_sum=1e4) sc.pp.log1p(combined_data) # 缩放数据 sc.pp.scale(combined_data, max_value=10) 5. 返回或保存合并后的数据集以供后续分析 最后,你可以将合并后的数据集返回或保存到文件中,以便进行后续分析。 python # 返回合并...