MapQuery() 是一个辅助函数,它自动执行 TransferData()、IntegrateEmbeddings() 和 ProjectUMAP() 这三个步骤,用于处理查询数据集,并根据生成锚点对象的方式自动设定合适的默认参数。如果你需要更细致地调整这些函数的参数,你可以通过 MapQuery() 传递参数到每个具体的函数,使用 MapQuery() 提供的 transferdata.args...
MapQuery() 是一个辅助函数,它自动执行 TransferData()、IntegrateEmbeddings() 和 ProjectUMAP() 这三个步骤,用于处理查询数据集,并根据生成锚点对象的方式自动设定合适的默认参数。如果你需要更细致地调整这些函数的参数,你可以通过 MapQuery() 传递参数到每个具体的函数,使用 MapQuery() 提供的 transferdata.args...
MapQuery() 是一个辅助函数,它自动执行 TransferData()、IntegrateEmbeddings() 和 ProjectUMAP() 这三个步骤,用于处理查询数据集,并根据生成锚点对象的方式自动设定合适的默认参数。如果你需要更细致地调整这些函数的参数,你可以通过 MapQuery() 传递参数到每个具体的函数,使用 MapQuery() 提供的 transferdata.args...
setwd("D:/R/Signac.pipeline/data") ##设置工作路径 # 读入CSV描述数据属性文件到metadata metadata <- read.csv( file = "D:/R/Signac.pipeline/data/atac_v1_pbmc_10k_singlecell.csv", header = TRUE, row.names = 1 ) # 读入Peak/Cell matrix counts <- Read10X_h5(filename = "D:/R/Signa...
确定锚点之后,能够将单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集上的细胞类型注释应用到单细胞ATAC测序(scATAC-seq)的细胞上。这些注释保存在seurat_annotations字段里,并作为参考数据输入到refdata参数中。最终的输出结果会是一个矩阵,其中包含了每个ATAC-seq细胞的预测分类和置信度分数。
# 先简单的将两个数据集进行合并看一下聚类的效果# Look at the data without integration first# 使用MergeWithRegions函数将两个数据对象进行合并unintegrated<-MergeWithRegions(object.1=sci,object.2=tenx,assay.1='peaks',assay.2='sciPeaks',sep.1=c("-","-"),sep.2=c("-","-"))# 对合并后...
# load the pre-processed atac data pbmc.atac <- readRDS("pbmc_vignette/pbmc.rds") 进行单细胞染色质数据综合分析时,关键的第一步是确认每个数据集都包含了相同的特征。为此,对ATAC数据集中的多组学峰值进行了量化,以确保两个数据集之间存在共通之处。更多关于如何合并染色质检测的信息,请参阅合并指南。
(reference=pbmc_rna,query=pbmc,reduction='cca')## Running CCA## Merging objects## Finding neighborhoods## Finding anchors## Found 17505 anchorspredicted.labels<-TransferData(anchorset=transfer.anchors,refdata=pbmc_rna$celltype,weight.reduction=pbmc[['lsi']],dims=2:30)## Finding integration ...
(input) contains a scRNA-seq expression matrix for the scRNA-seq cells. imputation# (output) will contain an imputed scRNA-seq matrix for each of the ATAC cellsimputation<-TransferData(anchorset=transfer.anchors,refdata=refdata,weight.reduction=pbmc.atac[["lsi"]],dims=2:30)pbmc.atac[["RNA...
Integrating scRNA-seq and scATAC-seq data Weighted Nearest Neighbor Analysis Analyzing PBMC scATAC-seq - signac【最专业的包】 必须知道ATAC-seq的原理 library是如何构建的? 下机的fastq测序的reads到底是genome的哪些区域? fragment和peak是如何从fastq里产生的?