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...
#直接整合 obj<-FindNeighbors(obj,dims=1:30,reduction="pca")obj<-FindClusters(obj,resolution=2,cluster.name="unintegrated_clusters")obj<-RunUMAP(obj,dims=1:30,reduction="pca",reduction.name="umap.unintegrated")DimPlot(obj,reduction="umap.unintegrated",group.by=c("stim","seurat_annotations")...
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...
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( object = sce, resolution = c(seq(from=.1,to=1.6,by=...
["RNA"]]) ifnb <- FindNeighbors(ifnb, reduction = "integrated.cca", dims = 1:30) ifnb <- FindClusters(ifnb, resolution = 1) ## Modularity Optimizer version 1.3.0 by Ludo Waltman and Nees Jan van Eck ## ## Number of nodes: 13999 ## Number of edges: 588593 ## ## Running ...
(3) FindClusters()分辨率参数支持数组 #对象中使用最后一个参数的分组方式 pbmc=FindClusters(pbmc, resolution = c(0.2,0.8)) # 可以传入多个分辨率 #查看 head(pbmc@meta.data) #修改分组方式: Idents(pbmc)="RNA_snn_res.0.2" #检查 DimPlot(tmp, label=T) (4) 尝试用 Leiden 算法对细胞分群 Leiden ...
七、FindClusters() 就是在已经计算完细胞之间的距离之后,对这些细胞进行分类。可以指定分为几类细胞。 但是很多参考资料里面最重要强调的都只是一个参数:resolution。resolution这个参数设置的大小决定了细胞类型的多少,值越大细胞类型越多。 具体分析的时候很多时候就会问:到底多少合理?到底应该分为几群?其实对于测序的...
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) 可以使用idents函数找到聚类情况: # 查看前5个细胞的聚类idhead...
immune.combined <- FindClusters(immune.combined, resolution = 0.5)## Modularity Optimizer version 1.3.0 by Ludo Waltman and Nees Jan van Eck## ## Number of nodes: 13999## Number of edges: 569052## ## Running Louvain algorithm...## Maximum modularity in 10 random starts: 0.9057## Number...
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)