NormalizeData:对表达矩阵进行归一化。 FindVariableFeatures:找到高变异特征。 RunPCA:进行PCA分析。 RunTSNE:进行tSNE分析。 RunUMAP:进行UMAP分析。 JackStraw:进行置换检验。 ScoreJackStraw:给置换检验结果打分。 FindNeighbors:构建邻居网络图。 FindClusters:进行聚类分析。 tools:存储分析中使用的其他软件包版本信息 4...
1.FindVariableFeatures()报错 Error:Cannot add more or fewer meta.features information without values being namedwithfeature names 这个是RNA这个assays下面meta.features的名字里面有NA值,我推测是我在修改基因名或者是取子集的时候导致的bug,正常不会遇到,所以只要重新指定一下就好 data[["RNA"]]@meta.features...
`FindVariableFeatures.Seurat()`作为S3风格的泛型函数，`FindVariableFeatures.Assay()`执行了部分关键操作，而`VariableFeatures<-()`负责将高变基因字符串写入特定槽位。`FindVariableFeatures.default()`作为核心函数，实现了查找高变基因的过程。其他函数如`FastExpMean()`和`FastLogVMR()`提供计算支持...
FindVariableFeatures:鉴定高可变基因的函数,默认返回每个数据集的前2000个基因用于像PCA这样的下游分析。这一部分没啥好说的,后面分析就主要用这2000个基因了,这样可以减小内存和计算资源。 # FindVariableFeatures鉴定高可变基因 pbmc <- FindVariableFeatures(pbmc, selection.method = "vst", nfeatures = 2000) #...
FindVariableFeatures:是Seurat包中用来识别变异特征的函数。 selection.method = "vst":这个参数指定了用于选择变异特征的方法。这里使用的是“vst”(方差稳定转换),它是一种计算高效并且能够考虑到数据中的技术噪声的方法。VST方法旨在选择那些真实的生物变异而不是由技术因素引起的变异特征。
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) ...
#不加slot默认是从之前2000个FindVariableFeatures基因作图 DoHeatmap(subset(sce ), features = features, size = 3, slot='data' ) 6 多个亚群的多个标记基因可视化 代码语言:txt 复制 #首先需要将各个亚群的标记基因找出来 sce.markers <- FindAllMarkers(object = sce, ...
这里会针对每个“batch”分别进行NormalizeData 和 FindVariableFeatures。 2 数据直接合并(不去批次) 先尝试直接合并的方式,查看数据的批次情况 代码语言:javascript 复制 #直接整合 obj<-FindNeighbors(obj,dims=1:30,reduction="pca")obj<-FindClusters(obj,resolution=2,cluster.name="unintegrated_clusters")obj<...
这里会针对每个“batch”分别进行NormalizeData 和 FindVariableFeatures。 2 数据直接合并(不去批次) 先尝试直接合并的方式,查看数据的批次情况 #直接整合obj <- FindNeighbors(obj, dims =1:30, reduction ="pca")obj <- FindClusters(obj, resolution =2, cluster.name ="unintegrated_clusters") ...
pbmc <- FindVariableFeatures(object = pbmc)pbmc <- ScaleData(object = pbmc)pbmc <- RunPCA(object = pbmc)pbmc <- FindNeighbors(object = pbmc)pbmc <- FindClusters(object = pbmc)pbmc <- RunTSNE(object = pbmc)DimPlot(object = pbmc, reduction = "tsne") Seurat对象交互 自Seurat v4.0 以来...