packages("包的名字") 1.2 创建Seurat对象 对于之前从CellRanger得到的比对结果,读取sample/outs/filtered_feature_bc_matrix文件夹下的三个文件:barcodes.tsv(1列,为barcode名);genes.tsv(2列,第1列为ENS编号,第2列为基因名);matrix.mtx(3列,第1列为基因编号,第2列为细胞编号,第3列为对应的reads数) 代码...
默认Seurat4的主成分分析是用 irlba::irlba() 做的,使用奇异值、奇异矩阵近似的。 (3) 主成分分析概述 主成分分析的主要思想,是选择变异最大的方向作为第一维,然后在垂直第一维的方向选择变异最大的第二维,然后再在垂直第1-2维的方向选择变异最大的方向作为第三维,以此类推。我们发现大部分方差都集中在前面几...
install_github("satijalab/seurat","seurat5") #载入seurat包; library(Seurat) #安装其他范例文件可能用到的R包(SeuratData、SeuratObject、Azimuth、SeuratWrappers、Signac); install_github("satijalab/seurat-data","seurat5") install_github("mojaveazure/seurat-object","seurat5") install_github("stuart-l...
Seurat包主要用于质量控制、分析和探索单细胞数据;它可以鉴定和解释来自单细胞转录本测定的异质性来源,并可以整合成多种类型的单细胞数据;它的的功能包括数据导入、数据过滤、数据归一化、特征选择、数据缩放、数据降维、聚类、数据可视化以及差异表达基因分析等等。SingleR包是一个主要用于细胞类型自动注释的R包;它可以依...
我们很久之前发布过这样的帖子(玩转单细胞(2):Seurat批量做图修饰,Seurat单细胞基因显著性检验函数及批量添加显著性)。都解决了一定的问题,但是不够完美,且小伙伴说某些地方有报错。所以我们这里重新探究一下,如何批量修饰seurat包中Vlnplot作图,以及批量添加显著性,其实很简单,只用到一个&连接符。在某些帖子中我们也...
Seurat 包图文详解 | 单细胞转录组(scRNA-seq)分析02,Seurat学习一、创建Seurat对象使用的示例数据集来自10XGenome测序的PeripheralBloodMononuclearCells(PBMC)。library(dplyr)library(Seurat)#LoadthePBMCdatasetpbmc.data<-Read10X(data.dir="../data/pbmc3k/...
在单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据分析中,我们经常会用到Seurat包和SingleR包。Seurat包主要用于质量控制、分析和探索单细胞数据;它可以鉴定和解释来自单细胞转录本测定的异质性来源,并可以整合成多种类型的单细胞数据;它的的功能包括数据导入、数据过滤、数据归一化、特征选择、数据缩放、数据降维、聚类、数据可视化以及差...
单细胞转录组整合分析——seurat包 Seurat是一个分析转录组数据的R包,我们之前的推文对其进行过描述: Seurat 学习笔记 该包于去年新推出了整合功能。文章19年6月份发表于cell杂志,原文题目为:Comprehensive Integration of Single-Cell Data 被引量超过300次
这行代码是在使用Seurat包创建一个新的Seurat对象,这是处理单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的初始步骤。Seurat对象是一个容纳了单细胞数据及其分析结果的容器。具体来讲,这行代码的各个部分意味着: CreateSeuratObject:这是Seurat包中用来创建Seurat对象的函数。
使用Seurat包的Read10X()函数或ReadH5AD()函数导入单细胞转录组数据。例如,如果数据是以10x Genomics格式存储的,可以使用以下命令导入数据:data <- Read10X("path/to/data"),其中"path/to/data"是数据文件的路径。 3.创建Seurat对象: 使用CreateSeuratObject()函数将导入的数据转换为Seurat对象。例如,可以使用以下...