addMetadata函数的工作方式如下: •首先,我们需要创建一个Seurat对象,并导入单细胞RNA测序数据。 •然后,我们可以使用addMetadata函数来添加元数据信息。该函数接受两个参数:Seurat对象和一个包含元数据信息的数据框。 •数据框应该是一个行数等于细胞数、列数等于元数据信息数的数据结构。每一行代表一个细胞,每一...
addmetadata函数的基本语法如下: seurat_object <- addmetadata(seurat_object, metadata, key.by = "cell_id") 其中,seurat_object是一个已经存在的Seurat对象,metadata是包含外部数据和样本信息的数据框或表格,key.by参数指定连接的键。 2.示例演示 为了更好地理解addmetadata函数的用法,我们通过一个示例来进行...
下面是使用AddMetaData函数的一步一步指南: 第一步:导入Seurat包和数据 首先,我们需要导入Seurat软件包,并加载我们的数据。我们通常会从单个细胞转录组测序实验中得到一个计数矩阵。我们可以使用Seurat的Read10X函数加载10x Genomics数据,或者使用ReadCSV函数加载自定义数据。 R library(Seurat) data <- Read10X('path...
上面的方法是修改sce[["percent.mt"]],下面我们演示 AddMetaData 函数,同样是可以增加线粒体基因含量信息到我们的seurat对象。 代码语言:javascript 复制 mt.genes<-rownames(sce)[grep("^MT-",rownames(sce))]C<-GetAssayData(object=sce,slot="counts")percent.mito<-Matrix::colSums(C[mt.genes,])/Matr...
这是添加 meta.data 的函数,先是定义为内部函数 .AddMetaData,然后又赋值给另一个函数AddMetaData.Seurat并暴露出去。 # seurat-object-4.0.4/R/seurat.R:948:AddMetaData.Seurat <- .AddMetaData # seurat-object-4.0.4/R/zzz.R:65:.AddMetaData <- function(object, metadata, col.name = NULL) { ...
上面的方法是修改sce[["percent.mt"]],下面我们演示 AddMetaData 函数,同样是可以增加线粒体基因含量信息到我们的seurat对象。 mt.genes <- rownames(sce)[grep("^MT-",rownames(sce))] C<-GetAssayData(object = sce, slot = "counts") percent.mito <- Matrix::colSums(C[mt.genes,])/Matrix::col...
上面的方法是修改sce[[“percent.mt”]],下面我们演示 AddMetaData 函数,同样是可以增加线粒体基因含量信息到我们的seurat对象。 mt.genes <- rownames(sce)[grep("^MT-",rownames(sce))] C<-GetAssayData(object = sce, slot ="counts") percent.mito <- Matrix::colSums(C[mt.genes,])/Matrix::col...
上面的方法是修改sce[["percent.mt"]] ,下面我们演示 AddMetaData 函数,同样是可以增加线粒体基因含量信息到我们的seurat对象。 mt.genes <- rownames(sce)[grep("^MT-",rownames(sce))] C<-GetAssayData(object = sce, slot ="counts") percent.mito <- Matrix::colSums(C[mt.genes,])/Matrix::col...
AddMetaData(): 向 Seurat 对象中添加新的表型数据。 seurat_object <- AddMetaData(seurat_object, metadata = new_metadata, col.name = "new_metadata") DefaultAssay(): 获取或设置当前 Seurat 对象的默认 Assay。 default_assay <- DefaultAssay(seurat_object) ...
percent.ercc<-Matrix::colSums(sce@raw.data[ercc.genes,])/Matrix::colSums(sce@raw.data)sce<-AddMetaData(object=sce,metadata=percent.ercc,col.name="percent.ercc")VlnPlot(object=sce,features.plot=c("nGene","nUMI","percent.ercc"),group.by='g',nCol=3)#V3(将多个过程重新整合),可以直接利用...