percent.mito:每个细胞线粒体特征的百分比,用于过滤低质量细胞。 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...
该步骤通过FindClusters()函数实现。 resolution参数决定下游聚类分析得到的分群数,可以理解为分辨率。分辨率数值越高,细胞分群数越多,反之则越少。对于3K左右的细胞,设为0.4-1.2 能得到较好的结果(官方说明)。如果数据量增大,该参数也应该适当增大。 pbmc <- FindClusters(pbmc, resolution = 0.5) ## Modularity Opti...
pbmc<- FindNeighbors(pbmc, dims = 1:10) #接着优化模型,resolution参数决定下游聚类分析得到的分群数,对于3K左右的细胞,设为0.4-1.2 能得到较好的结果(官方说明);如果数据量增大,该参数也应该适当增大; pbmc<- FindClusters(pbmc, resolution = 0.5) #使用Idents函数可查看前12个同细胞的分群情况; head(Idents...
resolution:Valueofthe resolution parameter,use a valueabove(below)1.0ifyou want to obtain alarger(smaller)numberofcommunities.这个参数可以理解为清晰度,值越低,可以容纳更少的共享邻居数量,聚类数也会变少。 modularity.fxn:计算模块系数函数,1为标准函数;2为备选函数,这里没有具体说明是什么函数,我认为1是...
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(
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)
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。
reduction.name ="umap.cca")p1 <- DimPlot(obj,reduction ="umap.cca",group.by= c("Method","CellType","cca_clusters"),combine = FALSE, label.size =2)###RPCA###obj <- FindNeighbors(obj, reduction ="integrated.rpca", dims =1:30)obj <- FindClusters(obj, resolution =2, cluster....
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"...
pbmc <- FindClusters(pbmc, resolution = 0.5) #UMAP降维可视化 pbmc <- RunUMAP(pbmc, dims = 1:10) DimPlot(pbmc, reduction = "umap", label = TRUE) ggsave(filename = 'FIG/umap.png',width = 10,height = 8) #tSNE降维可视化 pbmc <- RunTSNE(pbmc, dims = 1:10) ...