)# average expression of genes pool#求解基因表达平均值obs_avg = obs_avg[ np.isfinite(obs_avg)#检测数值是否无穷大或小]# Sometimes (and I don't know how) missing data may be there, with nansforn_items =int(np.round(len(obs_avg) / (n_bins -1)))#n个基因/24 进而四舍五入obs_cu...
函数tl.score_genes_cell_cycle用给定S phase 和 G2M phase的两个基因集,计算打分,然后根据得分分配细胞phase, 其源代码在scanpy/tools/_score_genes.py 关于打分细节,见上一篇https://www.yuque.com/huangsh/lq16ea/zbvnce 参数设置: adata: AnnData 对象 s_geneS phase gene list g2m_geneG2M phase ...
在Scanpy中,基因集打分函数可以通过`sc.tl.score_genes()`方法来实现。该方法可以对指定的基因集在每个细胞中计算一个分数,常用的计算方法有Z-score、单边秩和等。 在使用`sc.tl.score_genes()`方法时,我们需要准备好基因集的名称和对应的基因列表,同时也需要提供原始的表达矩阵数据。接下来,Scanpy会根据所选的...
geneset=msig.get_gmt('c5.all')["GOBP_CELL_CYCLE"]#进行基因集打分 sc.tl.score_genes(data,geneset)#结果可视化 sc.pl.umap(data,color='louvain',legend_loc='on data')sc.pl.umap(data,color='score') 可视化:
#选取这条GOBP_CELL_CYCLE通路上的基因集 geneset=msig.get_gmt('c5.all')["GOBP_CELL_CYCLE"] #进行基因集打分 sc.tl.score_genes(data,geneset) #结果可视化 sc.pl.umap(data,color='louvain',legend_loc='on data') sc.pl.umap(data,color='score') 可视化:...
seurat和scanpy中的基因集打分函数 seurat中的addmodulescore Seurat的打分函数AddMouduleScore - 简书 (jianshu.com) scanpy 中的scanpy.tl.score.genes https://scanpy.readthedocs.io/en/stable/generated/scanpy.tl.score_genes.html
adata = adata[:, ~blank_genes].copy() adata.X = csr_matrix(adata.X) cell_meta.set_index(cell_meta.index.astype("str"), inplace=True) adata.obs = pd.merge(adata.obs, cell_meta, how="left", left_index=True, right_index=True) ...
sc.pp.filter_cells:进行细胞的过滤,该函数保留至少有 min_genes 个基因(某个基因表达非0可判断存在该基因)的细胞,或者保留至多有 max_genes 个基因的细胞; sc.pp.filter_genes:进行基因的过滤,该函数用于保留在至少 min_cells 个细胞中出现的基因,或者保留在至多 max_cells 个细胞中出现的基因; ...
sc.tl.rank_genes_groups(adata, groupby = 'bulk_labels', method='wilcoxon',log2fc_min = 0.1) sc.get.rank_genes_groups_df(adata, group=None) >>> sc.get.rank_genes_groups_df(adata, group=None) group names scores logfoldchanges pvals pvals_adj ...
obs["test_score"]) def test_layer_with_raw(): adata = _create_adata(100, 1000, p_zero=0, p_nan=0) sc.pp.normalize_per_cell(adata, counts_per_cell_after=1e4) sc.pp.log1p(adata) # score X gene_set = adata.var_names[:10] sc.tl.score_genes(adata, gene_set, score_name=...