现在最终的meta.data文件已经构建好了,可以来进行读取构建seurat分析对象了。 读取单个单细胞表达矩阵文件构建seurat分析对象 软件界面 运行完成的结果 我也对该分析模块进行了优化,即使前面没有构建meta.data文件,如果这个表达矩阵的列名中有下划线或-分隔符,也能对列名进行分割,后面可能可以从读取完成的meta.data文件中...
对于上述的表达矩阵,我们不能直接使用Seurat的Read10X()函数进行读取,但是要进行后续分析我们可以直接把这个表达矩阵变成SeuratObject。这是一个R读取表格的基本操作: 代码语言:javascript 复制 setwd("/test/")##注意工作目录library(Seurat)##version3.0library(dplyr)new_counts<-read.table(file="/test/GSM3402061_...
GEO的数据标准化之后是可以直接使用的；
现在最终的meta.data文件已经构建好了,可以来进行读取构建seurat分析对象了。 读取单个单细胞表达矩阵文件构建seurat分析对象 软件界面 运行完成的结果 我也对该分析模块进行了优化,即使前面没有构建meta.data文件,如果这个表达矩阵的列名中有下划线或-分隔符,也能对列名进行分割,后面可能可以从读取完成的meta.data文件中...
现在最终的meta.data文件已经构建好了,可以来进行读取构建seurat分析对象了。 读取单个单细胞表达矩阵文件构建seurat分析对象 软件界面 运行完成的结果 我也对该分析模块进行了优化,即使前面没有构建meta.data文件,如果这个表达矩阵的列名中有下划线或-分隔符,也能对列名进行分割,后面可能可以从读取完成的meta.data文件中...
对于上述的表达矩阵,我们不能直接使用Seurat的Read10X()函数进行读取,但是要进行后续分析我们可以直接把这个表达矩阵变成SeuratObject。这是一个R读取表格的基本操作: setwd("/test/")##注意工作目录 library(Seurat)##version 3.0 library(dplyr) new_counts<-read.table(file="/test/GSM3402061_zebrafish_HSC_count...
如何直接⽤Seurat读取GEO中的单细胞测序表达矩阵1常见的单细胞count matrix Cell Ranger⽣成的raw count Cell Ranger (v3.0)中⽣成的⽂件除了bam⽂件外主要就是如下的三个表格⽂件(Seurat 的⽰例⽂件，2700个pbmc细胞单细胞测序）：我们可以利⽤head命令检查数据三个表格的内容。Barcodes通俗来讲就...
对于上述的表达矩阵,我们不能直接使用Seurat的Read10X()函数进行读取,但是要进行后续分析我们可以直接把这个表达矩阵变成SeuratObject。这是一个R读取表格的基本操作: setwd("/test/")##注意工作目录 library(Seurat)##version 3.0 library(dplyr) new_counts<-read.table(file="/test/GSM3402061_zebrafish_HSC_count...
当我们把这三个文件后存在一个独立文件夹后可以直接利用Seurat (v3.0)的Read10X()命令读取并构建成行名称为基因名,列名称为barcode序列(基因名x细胞)的表达矩阵(也就是SeuratObject)进行后续分析。如果我们只想从这三个表格直接整合成一个(基因名x细胞)的表达矩阵,可以利用以下代码完成:...