# 选择跨数据集重复可变的特征进行整合 features <- SelectIntegrationFeatures(object.list = ifnb.list) 进行整合 FindIntegrationAnchors()函数使用Seurat对象列表作为输入,来识别anchors。 IntegrateData()函数使用识别到的anchors来整合数据集。 immune.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = ifnb.list, anc...
进行整合 FindIntegrationAnchors() 函数使用Seurat对象列表作为输入,来识别anchors。 IntegrateData() 函数使用识别到的anchors来整合数据集。 immune.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = ifnb.list, anchor.features = features) # 生成整合数据immune.combined <- IntegrateData(anchorset = immune.anchors)...
features <- SelectIntegrationFeatures(object.list = ifnb.list) 1.3 执行整合 然后,我们使用FindIntegrationAnchors()函数识别 anchors,该函数将 Seurat objects list 作为输入,并通过IntegrateData()使用这些 anchors 将两个数据集整合在一起。 immune.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = ifnb.list, a...
Perform integration We then identify anchors using the FindIntegrationAnchors() function, which takes a list of Seurat objects as input, and use these anchors to integrate the two datasets together with IntegrateData(). 代码语言:txt 复制 immune.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = ifnb....
Seurat提供了一组Integration方法来去除批次效应,这些方法首先识别处于匹配生物学状态(anchors)的跨数据集细胞对,然后基于这些anchors校正数据集之间的批次效应 首先提取用来进行Integration的基因,然后找到anchors,基于anchors进行批次效应矫正 使用FindIntegrationAnchors函数识别锚点。参数默认。
Integration goals The following tutorial is designed to give you an overview of the kinds of comparative analyses on complex cell types that are possible using the Seurat integration procedure. Here, we address a few key goals: 1Create an ‘integrated’ data assay for downstream analysis ...
FindIntegrationAnchors() 函数使用Seurat对象列表作为输入，来识别anchors。然后使用 IntegrateData() 函数用识别到的anchors来整合数据集。现在，我们可以对所有细胞进行整合分析了 可视化 可以使用split.by展示两个condition下的UMAP图 为了识别在不同condition下的经典的保守的细胞类型markers，使用 FindConserved...
Methods: To this end, we employed integration of single-cell RNA sequencing (scRNA-Seq) and bulk RNA sequencing (bulk RNA-Seq) data. Furthermore, we conducted flow cytometry analysis for a cohort of 82 KD patients. Results: Our analysis revealed significant heterogenei...
官网教程:https://satijalab.org/seurat/articles/atacseq_integration_vignette 单细胞转录组学改变了我们表征细胞状态的能力,但深入的生物学理解需要的不仅仅是 clusters 的分类列表。随着测量不同细胞模式的新方法出现,一个关键的分析挑战是整合这些数据集以更好地了解细胞身份和功能。例如,用户可以在同一生物系统上执...
多优质内容请点击下方名片,关注“国家基因库大数据平台”和“深圳国家基因库”公众号。 参考文献 Song, Y., Miao, Z., Brazma, A. et al. Benchmarking strategies for cross-species integration of single-cell RNA sequencing data. Nat Commun 14, 6495 (2023). https:///10.1038/s41467-023-41855-w...