方法二 第二种方法是Seurat官网极度推荐的,主要由于方法一的Normalization and variance stabilization流程存在一定问题,会造成基因表达量会与测序深度存在明显的相关关系等,因此提出了SCTransform进行预处理,然后再整合,其实后面的整合方法跟方法一的类型,只不过这里的前期预处理用的是SCTransform,而方法一用的是LogNormalize,...
reuse.pANN:表示是否重用之前计算出来的pANN值,pANN是每个细胞的最近邻居中人工异源双细胞的比例。 sct:表示是否使用了SCTransform方法进行标准化。 scRNA <- doubletFinder_v3(scRNA, PCs = 1:15, pN = 0.25, pK = pK_bcmvn, nExp = nExp_poi.adj, reuse.pANN = F, sct = T) ## 运行结果储存在scR...
sctransform认为：新增加的这1000个基因就包含了之前没有检测到的微弱的生物学差异。而且，即使使用全部的全部的基因去做下游分析，得到的结果也是和 sctransform 这3000个基因的结果相似 因为SCTransform对参数的要求不是很多，一般默认参数就能应付大多数情况，因此作者也给出了单行从创建对象到最后分群的结果 ...
sctransform认为:新增加的这1000个基因就包含了之前没有检测到的微弱的生物学差异。而且,即使使用全部的全部的基因去做下游分析,得到的结果也是和sctransform这3000个基因的结果相似 综合:单行代码实现分析 因为SCTransform对参数的要求不是很多,一般默认参数就能应付大多数情况,因此作者也给出了单行从创建对象到最后分群的...
sct:表示是否使用了SCTransform方法进行标准化。 scRNA<-doubletFinder_v3(scRNA,PCs=1:15,pN=0.25,pK=pK_bcmvn,nExp=nExp_poi.adj,reuse.pANN=F,sct=T) ## 运行结果储存在scRNA@meta.data中 #可视化如图 #将双细胞剔除后生成新的对象scRNA.singlet,便于我们后续分析 ...
理论上来说,用SCTransform,我们在进行聚类时,选择的PC越多,核算的方差就越多,但进行聚类时需要花费的时间就越长。因此在这个分析中,我们将使用前40个PC来生成聚类。 聚类细胞 (Cluster the cells) Seurat使用了一种基于图的聚类方法,它将细胞嵌入到一个图结构中,使用K-近邻(KNN)图(默认情况下),并在具有相似基...
分析流程：确定聚类需要执行以下步骤，本文将涉及聚类工作流程的前两步。首先，对原始计数进行归一化，以考虑每个样本每个细胞的测序深度差异。然后，使用Seurat包中的sctransform方法对UMI计数进行建模，去除测序深度影响的同时，根据具有相似丰度的基因间信息汇集调整方差。模型输出：sctransform方法通过正则化的负...
随着高通量scRNA-seq(包括临床样本)能力的扩大,对这些海量数据的分析能力已成为进入该领域研究人员的必备技能。近日,《Military Medical Research》发表了一篇综述文章,回顾了典型scRNA-seq数据分析的工作流程,总结每个分析步骤的当前方法,并针对某些特定的分析任务
#这里我们依旧使用我们上面所用到的数据集,来保证我们的公平性#对数据集进行标准化Sys.timeifnb.list <- lapply(X = ifnb.list, FUN = SCTransform)#找寻数据集的特征基因(这一步其实很像scRNA-seq寻找高可变基因只不过原理是不同的,后面会解释)features <- SelectIntegrationFeatures(object.list = ifnb.list...
分析的第一步是将原始计数归一化,以解决每个样品每个细胞的测序深度差异。Seurat最近介绍了一种新的scRNA-seq数据normalization and variance stabilization方法,称为sctransform。 sctransform方法使用regularized negative binomial model对UMI计数建模以去除由于测序深度(每个细胞的总nUMIs)引起的变化,同时根据具有相似丰度的基因...