1list.files("H:\\singlecell\\spaceranger\\V1_Mouse_Brain_Sagittal_Anterio")# 注意命名要正确23#[1]"filtered_feature_bc_matrix.h5""spatial"4#[3]"V1_Mouse_Brain_Sagittal_Anterior_filtered_feature_bc_matrix.h5""V1_Mouse_Brain_Sagittal_Anterior_spatial.tar.gz"56brain<-Seurat::Load10X_Spa...
您可以在这里here下载数据,并使用Load10X_Spatial函数将其加载到Seurat。这将读取spaceranger管道的输出,并返回Seurat对象,该对象包含spot级别的表达数据以及相关的组织切片图像。您还可以使用我们的SeuratData包方便地访问数据,如下所示。安装数据集之后,可以键入?stxBrain以了解更多信息。 InstallData("stxBrain") 每次我...
读取文件需要安装好hdf5r包 >brain<-Load10X_Spatial(+data.dir='E:\\BioInfo\\DATA\\Visium\\test',#该目录包含10X提供的matrix.mtx,genes.tsv(或features.tsv)和barcodes.tsv文件。+assay="Spatial",+slice="slice1",#组织切片存储图像的名称+filter.matrix=TRUE,#仅保留已确定位于组织上方的spot+to.uppe...
您可以在这里here下载数据,并使用Load10X_Spatial函数将其加载到Seurat。这将读取spaceranger管道的输出,并返回Seurat对象,该对象包含spot级别的表达数据以及相关的组织切片图像。您还可以使用我们的SeuratData包方便地访问数据,如下所示。安装数据集之后,可以键入?stxBrain以了解更多信息。 InstallData("stxBrain") 每次我...
pbmc.data<-Read10X(data.dir="./16.rscrna/filtered_gene_bc_matrices/hg19/") 这个案例中包含了 2700 个细胞的 PBMC 细胞,输入数据为一个 feature-barcode 矩阵,该数据可以直接从 cellranger 的输出结果中获得,文件来自于 filtered_gene_bc_matrices/hg19/目录,里面包含三个文件,分别为 ...
您可以在这(https://support.10xgenomics.com/spatial-gene-expression/datasets )下载数据,并使用Load10X_Spatial函数将其加载到Seurat。这将读取spaceranger管道的输出,并返回Seurat对象,该对象包含spot级别的表达数据以及相关的组织切片图像。您还可以使用我们的SeuratData包方便地访问数据,如下所示。安装数据集之后,可以...
读取对应样本的单细胞转录组数据,标准分析 ,保存Brain_ST_scRNA.sBio.Rdata 以备后续使用。 注意为了后续对空转数据进行注释,因此这里随意给cluster结果指定了celltype,仅为示例,无实际意义。 Brain_scRNA <- CreateSeuratObject(counts = Read10X("./Brain_35707680/scRNA/"), project = "scRNA" )#质控Brain_...
您可以在这(https://support./spatial-gene-expression/datasets )下载数据,并使用Load10X_Spatial函数将其加载到Seurat。这将读取spaceranger管道的输出,并返回Seurat对象,该对象包含spot级别的表达数据以及相关的组织切片图像。您还可以使用我们的SeuratData包方便地访问数据,如下所示。安装数据集之后,可以键入?stxBrain...
这里使用的是Visium v1得到的小鼠脑组织切片演示数据集。包含两个连续的anterior切片和2个连续的posterior切片。如果是自己的数据,可以使用Load10X_Spatial()函数读入(filtered_feature_bc_matrix.h5)。 library(Seurat)library(SeuratData)library(ggplot2)library(patchwork)library(dplyr)InstallData("stxBrain")brain<...
读取对应样本的单细胞转录组数据,标准分析 ,保存Brain_ST_scRNA.sBio.Rdata 以备后续使用。 注意为了后续对空转数据进行注释,因此这里随意给cluster结果指定了celltype,仅为示例,无实际意义。 Brain_scRNA <- CreateSeuratObject(counts = Read10X("./Brain_35707680/scRNA/"), project = "scRNA" )#质控Brain_...