SCTransform:一步完成标准化与归一化,常与锚定点法联用,因为锚定点法用过之后,不能再进行Normalization;, 视频播放量 497、弹幕量 0、点赞数 13、投硬币枚数 4、收藏人数 11、转发人数 0, 视频作者 胖哥儿教你做科研, 作者简介 中山大学读博~,相关视频:SingleR自动细
小结一下 第一层次降维聚类分群的时候,做SCTransform确实是可以代替早期的 NormalizeData(), ScaleData(), FindVariableFeatures()三个函数,但是在具体的单细胞亚群细分的时候,个人觉得SCTransform表现并不好,可能是因为它是针对完整的单细胞表达量矩阵设计的?或者说应该是在具体的每个样品内部跑SCTransform后然后再多个样...
我们将此方法命名为 sctransform。 代码语言:javascript 复制 library(Seurat)library(ggplot2)library(sctransform) 加载数据并创建 Seurat 对象 代码语言:javascript 复制 pbmc_data<-Read10X(data.dir="/brahms/shared/vignette-data/pbmc3k/filtered_gene_bc_matrices/hg19/")pbmc<-CreateSeuratObject(counts=pbmc_dat...
但sctransform的归一化、标准化都做得不错,多输入一些PCs能提取更多的生物差异,并且兼顾不引入技术误差。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 因此NormalizeData, ScaleData, Fin...
本文[1]介绍了一个建模框架,用于对 scRNA-seq 实验中的分子计数数据进行标准化和方差稳定。该过程省略了对启发式步骤的需要,包括伪计数加法或对数转换,并改进了常见的下游分析任务,例如降维和差异表达。我们将此方法命名为 sctransform。 library(Seurat)
通过SCTransform()而不是NormalizeData()在集成之前分别对数据集进行规范化 正如我们在SCTransform插图中进一步讨论的那样,我们通常使用3,000或更多功能在sctransform的下游进行分析。 PrepSCTIntegration()在确定锚点之前运行该功能 运行FindIntegrationAnchors()和时IntegrateData(),将normalization.method参数设置为值SCT`。
sctransform这个魔法呀,它主要是想让这些数据变得规规矩矩、整整齐齐的。比如说,它特别关心基因表达量这个事儿。在单细胞数据里,基因表达量可能会受到很多因素的影响,就像我们平时做事会受到各种干扰一样。sctransform就像一个超级细心的管家,它要把这些干扰因素都找出来,然后调整数据,让我们能更清楚地看到每个细胞真正...
这篇文章是关于Seurat单细胞流程中常用的对数据进行标准化的文章,介绍的是如何对测序深度不同的cell进行归一化。SCTransform总结起来流程为3个步骤: 首先使用广义线性模型对每个基因的表达量做线性回归,因变量是每个cell在该基因的表达量,自变量是每个cell的总UMI数(测序深度) ...
完成了前面的基础质控、过滤以及去除细胞周期的影响后,我们可以开始SCTransform normalization。😘 SCTransform normalization的优势:👇 1️⃣ 一个SCTransform函数即可替代NormalizeData,ScaleData,FindVariableFeatures三个函数; 2️⃣ 对测序深度的校正效果要好于log标准化(10万以内的细胞都建议使用SCT); ...
sctransformcorrect--datadata.csv--batchbatch.csv--outputcorrected_data.csv 其中,--data参数用于指定输入的单细胞RNA测序数据文件,--batch参数用于指定批次信息文件,--output参数用于指定输出的校正后的数据文件。 运行完成后,会生成一个名为corrected_data.csv的文件,其中包含了校正后的数据。 基因表达转换 校正批...