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
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.t...
sc.settings.verbosity? # 在函数后面加上?再运行的时候就是查看函数的帮助文档 # 这个函数的作用拆解一下,sc是scanpy的简写,后面跟上的settings.verbosity 关于日志记录的详细等级,3表示显示提示 sc.logging.print_header? # 此函数用于打印可能影响数值结果的各种依赖包的版本信息 ...
sc.pp.normalize_total(): 数据标准化。 sc.pp.highly_variable_genes(): 识别高变异基因。 sc.pp.scale(): 数据缩放和中心化。 降维分析 Seurat (R) RunPCA(): 主成分分析(PCA)。RunUMAP(): UMAP降维。RunTSNE(): t-SNE降维。 Scanpy (Python) ...
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) 1. 2. target_sum默认为None,经过归一化后,每个cell的total count都是归一化前...
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...
sc.pp.normalize_total(adata, inplace = True) sc.pp.log1p(adata) sc.pp.highly_variable_genes(adata, flavor='seurat', n_top_genes=2000, inplace=True) sc.pp.pca(adata, n_comps=50, use_highly_variable=True, svd_solver='arpack') ...
sc.pp.calculate_qc_metrics(adata, qc_vars=['mt'], percent_top=None, log1p=False, inplace=True) sc.pl.violin(adata, ['n_genes_by_counts', 'total_counts', 'pct_counts_mt'], jitter=0.4, multi_panel=True) 1. 2. 3. 4.