# 13714 features across 2638 samples within 1 assay # Active assay: RNA (13714 features, 0 variable features) 可以看到这一通简单的过滤之后,细胞数量由2700减少到了2638,基因数量不变。 # 小提琴图可视化QC指标 VlnPlot(pbmc, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt"), ncol = ...
pbmc <- ScaleData(pbmc, features = all.genes) 线性降维 接下来,对缩放的数据执行PCA。默认情况下,只使用前面确定的变量特性作为输入,但是如果想选择不同的子集,可以使用features参数来定义。 pbmc <- RunPCA(pbmc, features = VariableFeatures(object = pbmc)) Seurat提供了几种有用的方法来可视化细胞和定义P...
Active assay:RNA(14053features,0variable features)4layers present:counts.CTRL,counts.STIM,data.CTRL,data.STIM 请注意,由于数据被分成几层,因此对每一批次独立执行归一化和HVG 。(自动识别一组一致的变量特征)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 obj<-NormalizeData(obj)obj<-Fin...
min.features=200# 至少表达多少基因)pbmc ## An objectofclassSeurat##13714features across2700samples within1assay ## Active assay:RNA(13714features,0variable features) 这个对象里面包含13714行(基因),2700列(细胞)。 标准预处理流程 质量控制,标准化和归一化,挑选高变基因,降维,聚类,分群。 质量控制,挑选...
seurat 单细胞数据分析中 VariableFeaturePlot函数实现 001、 dat <- pbmc[["RNA"]]@meta.features## 绘图数据plot(log10(dat$vst.mean), dat$vst.variance.standardized)## 绘图使用数据 为什么和log10函数和 ggplot2中scale_x_log10() 函数实现的不一致??
Active assay: RNA (14053 features, 0 variable features) #把数据集分成2个 (stim和CTRL) ifnb.list <- SplitObject(ifnb, split.by = "stim") #对每个数据集进行标准化,提取细胞间变异系数较大的top 2000个基因 ifnb.list <- lapply(X = ifnb.list, FUN = function(x) { ...
## Active assay: RNA (13714features,0variable features) # The [[operatorcan add columns toobjectmetadata. Thisisa great place to stash QC stats pbmc[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(pbmc, pattern ="^MT-") # Visualize QC metricsasa violin plot ...
min.features--规定了至少检测到这些feature的细胞。即检测到的基因至少有200个细胞才被用于分析 看看pbmc 里面有啥 pbmc An object of class Seurat 13714 features across 2700 samples within 1 assay Active assay: RNA (13714 features, 0 variable features) ...
pbmc<- FindVariableFeatures(pbmc, selection.method ="vst", nfeatures = 2000) #提取表达量变变化最高的10个基因; top10<- head(VariableFeatures(pbmc), 10) #对高变基因进行可视化; plot3<- VariableFeaturePlot(pbmc,cols = c("#00000099","#7cae0099"),pt.size = 1.5) ...
## Active assay: RNA (14053 features, 0 variable features) 现在我们有了两个seurat对象,需要进行合并。 下面使用seurat的合并方法:CCA。大家可以去百度了解下技术原理,这里就不多说了。 # 首先对每个对象单独进行标准化及找出高变基因ifnb.list <- lapply(X = ifnb.list, FUN = function(x) { x <- ...