利用scanpy的calculate_qc_metrics函数计算adata的obs中的质量控制指标(n_genes_by_counts,total_counts等参数指标) ⚠️注意:只是计算相关质量控制指标,并不会筛选/过滤数据。 类似代码:Dandelion库的ddl.pp.recipe_scanpy_qc(adata)似乎也能达到相同效果。 导入 需要用的包:scanpy和anndata 导入包和读取adata数据...
total_counts:每个细胞的基因总计数(总表达量,umi数); pct_counts_mt:每个细胞中,线粒体基因表达量占该细胞所有基因表达量的百分比 pct_counts_hb:每个细胞中,血红蛋白基因表达量占该细胞所有基因表达量的百分比 pct_counts_ribo:每个细胞中,核糖体RNA基因表达量占该细胞所有基因表达量的百分比 植物的话,还需要查...
n_genes_by_counts 不能过高或过低 为什么? n_genes_by_counts是每个细胞中检测到的基因数量。total_counts是细胞内检测到的分子总数。n_genes_by_counts过低,表示该细胞可能已死/将死或是空液滴。太高的total_counts和/或n_genes_by_counts表明“细胞”实际上可以是两个或多个细胞。结合线粒体基因count数除去...
# vmax改变颜色最大值,frameon为去掉边框 sc.pl.umap(Myadata, color=['Rp1','clusters','pct_counts_mito','total_counts'],s=50,ncols=4,frameon=False,vmax='p99') 上图中我们使用umap绘制了对应的cluster,metadata的值,metadata就是每个细胞的信息喔,还绘制了Rp1,这么多图只需要简单的两行代码就可以...
n_genes_by_counts是每个细胞中检测到的基因数量。total_counts是细胞内检测到的分子总数。n_genes_by_counts过低,表示该细胞可能已死/将死或是空液滴。太高的total_counts和/或n_genes_by_counts表明“细胞”实际上可以是两个或多个细胞。结合线粒体基因count数除去异常值,即可除去大多数双峰/死细胞/空液滴,...
# total_counts: 每个细胞的总 UMI(Unique Molecular Identifier)计数,表示每个细胞中的总 RNA 量。 # pct_counts_mt: 线粒体基因的表达量占总表达量的百分比,通常用于检测死细胞或低质量细胞。 # 这些变量通常是在质量控制(QC)步骤中生成的。 # jitter=0.4: ...
total_counts:每个细胞的基因总计数(总表达量) pct_counts_mt:每个细胞中,线粒体基因表达量占该细胞所有基因表达量的百分比 先给大家介绍这么多了,具体的还是需要后续自己查一下哦~ 1. 可视化一下 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc_context ...
log1p_total_counts_mt log1p(细胞中线粒体基因表达量总和) pct_counts_mt 细胞中,线粒体基因表达量总和 占总的基因表达和的百分比 返回# ifinplace:adata.obs[obs_metrics.columns] = obs_metricselse:returnobs_metrics 若是inplace为真,则将计算的这些指标添加到adata.obs, 否则直接返回指标数据 ...
adata.obs["total_counts"][adata.obs["total_counts"] < 20000], kde=False, bins=40, ax=axs[1], ) sns.distplot(adata.obs["n_genes_by_counts"], kde=False, bins=60, ax=axs[2]) sns.distplot( adata.obs["n_genes_by_counts"][adata.obs["n_genes_by_counts"] < 4000], kde=False...
sc.pl.scatter(adata, x='total_counts', y='n_genes_by_counts') 1. 2. 过滤线粒体基因表达过多或总数过多的细胞,也就是红框标识的样本。 # 获取线粒体基因占比在 5% 以下的细胞样本 adata = adata[adata.obs.pct_counts_mt < 5, :] ...