* FindClusters.Seurat() * CheckDots() //todo * names() * AddMetaData() //todo * levels() * LogSeuratCommand() //todo * FindClusters.default() * RunModularityClustering() //todo #R代码的尽头通常是C++,这里又出来了 java。 * RunModularityClusteringCpp() #下一节看看 Rcpp 包怎么写。又不...
the neighborhoodoverlap(Jaccard index)between every cellandits k.param nearest neighbors.这个地方说明,这个函数首先是计算每个细胞的KNN,也就是计算每个细胞之间的相互距离,依据细胞之间距离的graph来构建snn graph(依据细胞之间“邻居”的overlop) 这里有三个问题:1、knn是什么,2、Jaccard index又是什么3、邻居的...
@assays$RNA@scale.data->RunPCA()->FindNeighbors()->FindClusters() 在Seurat中应用于细胞类群的划分 Seurat中采取基于图的聚类(graph-based clustering) 第一步:生成图;先KNN,然后SNN;由FindNeighbors()函数实现;计算细胞之间的相似性 第二部:识别图;Louvain algorithm;由FindClusters()函数实现;划分细胞类群 1....
RNA_snn_res.0.5:构建RNA_snn网络图时resolution为0.5时的聚类结果。 seurat_clusters:Seurat的FindClusters命令产生的聚类结果,resolution同为0.5。 这个域汇总了样品和表达数据的基本信息,以及两种不同参数下的聚类结果。 active.assay:设置当前使用的表达矩阵, 这里是RNA active.ident:细胞ID,对应列名 graphs:网络图信...
该步骤使用FindNeighbors和FindClusters两个函数完成: #计算最邻近距离 pbmc <- FindNeighbors(pbmc, dims = 1:10) #聚类,包含设置下游聚类的“间隔尺度”的分辨率参数resolution ,增加值会导致更多的聚类。 pbmc <- FindClusters(pbmc, resolution = 0.5)
obj<-FindNeighbors(obj,reduction="integrated.cca",dims=1:30)obj<-FindClusters(obj,resolution=2,cluster.name="cca_clusters")obj<-RunUMAP(obj,reduction="integrated.cca",dims=1:30,reduction.name="umap.cca")p1<-DimPlot(obj,reduction="umap.cca",group.by=c("Method","CellType","cca_clusters"...
使用Seurat包的FindClusters()函数对预处理后的数据进行细胞聚类分析。例如,可以使用以下命令运行细胞聚类分析:seuratObj <- FindClusters(seuratObj, resolution = 0.6),其中resolution参数用于调整聚类的分辨率。 6.可视化细胞聚类结果: 使用Seurat包的各种可视化函数,如DimPlot()、FeaturePlot()等,可以对细胞聚类结果进行可...
我们知道FindClusters函数中不同的resolution参数会带来不同的结果,而且即使某个亚群内部的细胞也会有一定的异质性,那么到底分群多少是合适的呢? 代码语言:txt 复制 #先执行不同resolution 下的分群 library(Seurat) library(clustree) sce <- FindClusters(
众所周知，seurat在降维之后主要依据两个函数来进行细胞分类，这里我们来深入了解一下seurat如何进行细胞分类的。 首先我们来看有关分类的两个函数 我们来一一解决其中的问题 Jaccard index , 又称为Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient）用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard系数...
FindClusters()函数 该函数是基于FindNeighbors()构建的SNN图来进行分群。其中参数 resolution 是设置下游聚类分群重要参数，该参数一般设置在0.3-1之间即可，还需针对每个单独的实验数据进行优化。分辨率值越高，簇的数量就越多，对于较大的数据集且复杂组织来说高分辨率能够区分更多的细胞。resolution参数...