table(sce.all@meta.data$celltype,sce.all@meta.data$seurat_clusters) DimPlot(sce.all, reduction = "umap", label = TRUE, group.by = "seurat_clusters",pt.size = 0.5) + NoLegend() DimPlot(sce.all, reduction = "umap", label = TRUE, group.by = "celltype",pt.size = 0.5) + NoLege...
pancreas.integrated <- RunUMAP(pancreas.integrated, dims = 1:30) plots <- DimPlot(pancreas.integrated, group.by = c("tech", "celltype"), combine = FALSE) plots <- lapply(X = plots, FUN = function(x) x + theme(legend.position = "top") + guides(color = guide_legend(nrow = 3, ...
sample_seob<-function(obj,group.by="seurat_clusters",sp.size=NULL,diet="true",sp.total=1000){all<-objif(diet=="true"){all<-DietSeurat(all)}if(is.null(sp.size)){nlen<-length(unique(all@meta.data[,group.by]))sp.size<-ceiling(sp.total/nlen)}seob_list<-list()i<-1for(scinu...
group_by(cluster) %>% slice_max(n = 2, order_by = avg_log2FC) Seurat提供了几种用于差异表达的测试方法,可以使用test.use参数进行设置(请参阅我们的DE vignette获取详细信息)。例如,ROC测试可以返回任何单个标记物的“分类能力”(范围从0 - 随机到1 - 完美)。 cluster0.markers <- FindMarkers(pbmc,...
Seurat Group is an insights-driven consumer packaged goods consulting and private equity firm whose mission is to delight consumers. We help our clients and portfolio companies create the clarity to act and invest in the future.
group_by的默认值是“sample”,对应于metadata m中的样本列,也可以根据这些额外的因素绘制QC措施,比如metadata中的“group”列。 p <- plot_qc(scRNA, metrics ="percent.mt", group_by ="group") p 结果如下: 更改颜色设置 参数pal_setup支持三种类型的输入:RColorBrewer调色板名称、调色板设置数据框(参见...
- group.by:一个字符向量,指定用于分组的变量名称。例如,可以基于细胞类型或处理条件对细胞进行分组。 - assay:一个字符,指定要使用的assay类型。默认为"RNA"。 - slot:一个字符,指定要使用的Seurat对象的槽。默认为"data"。 - expression.type:一个字符,指定要绘制的表达式类型。可选的值包括"logcount"(默认...
group_by的默认值是“sample”,对应于metadata m中的样本列,也可以根据这些额外的因素绘制QC措施,比如metadata中的“group”列。 代码语言:javascript 复制 p<-plot_qc(scRNA,metrics="percent.mt",group_by="group")p 结果如下: 更改颜色设置 参数pal_setup支持三种类型的输入:RColorBrewer调色板名称、调色板设...
p3<-DimPlot(sce, reduction = 'umap', group.by = 'cell_type', label = TRUE, pt.size = 0.5) + NoLegend()#删除图例 p1+p2+p3#此函数需要library(dplyr) 推荐使用第二种方法,这样不更改原始亚群分群,只是在metadata中增加了一列 2 提取子集 ...
group.by = 'replicate', label = F, pt.size = 0.2, reduction = "umap", cols = "Dark2", repel = T) + scale_color_brewer(palette = "Dark2") + ggtitle("Biological Replicate") + xlab("UMAP 1") + ylab("UMAP 2") + custom_themep2 <- DimPlot( object = eccite, group.by...