library(cowplot) DefaultAssay(pancreas.integrated) <- "integrated" pancreas.integrated <- ScaleData(pancreas.integrated, verbose = FALSE) pancreas.integrated <- RunPCA(pancreas.integrated, npcs = 30, verbose = FALSE) pancreas.integrated <- RunUMAP(pancreas.integrated, reduction = "pca", dims = 1...
假设运行FeaturePlot()查看基因表达分布,它默认选的是integrated中的data矩阵。 在seurat数据结构中,有个active.assay变量,里面内容为:integrated。active.ident变量存放的分群编号应该就是去批次后计算的分群。 3. 考察IntegrateData函数 IntegrateData( anchorset, new.assay.name = "integrated", normalization.method = ...
整合分析 #指定已校正的数据进行下游分析,注意未修改的原始数据仍在于 'RNA' assay中 DefaultAssay(immune.combined) <- "integrated" # 标准数据可视化和分类流程 immune.combined <- ScaleData(immune.combined, verbose = FALSE) immune.combined <- RunPCA(immune.combined, npcs = 30, verbose = FALSE) immun...
1)Seurat CCA整合分析后什么情况下用RNAassay,什么时候用intergratedassay? conserved cell type markers部分,用整合前的“RNA”或整合后的归一化”integrated“分析不会造成差异; 作为一般规则,我们总是建议对原始的“RNA“执行差异分析,而不是对批次校正等值执行差异分析,整合后的数据用于聚类。后续的分析建议建立在“...
运行Integratedata后,seurat对象将包含一个带有整合表达矩阵的新Assay。注意,原始值(未校正值)仍然存储在“RNA”分析中的对象中,因此您可以来回切换。 # 切换至IntegrateData DefaultAssay(pancreas.integrated) <- "integrated" # 运行标准分析 pancreas.integrated <- ScaleData(pancreas.integrated, verbose = FA...
# 已经整合后的表达矩阵存储在Assay中,未处理的表达举证在RNA对象中 pancreas.integrated <- IntegrateData(anchorset = pancreas.anchors, dims = 1:30) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 可视化 library(ggplot2) library(cowplot) DefaultAssay(pancreas.integrated) <- "integrated" ...
pancreas.integrated<-IntegrateData(anchorset=pancreas.anchors,dims=1:30) 运行IntegrateData()后,Seurat对象将包含一个新的Assay,具有整合表达矩阵。请注意,原始值(未校正值)仍存储在"RNA"Assay,因此您可以来回切换。 然后,我们可以使用这种新的整合矩阵进行下游分析和可视化。在这里,我们对整合数据进行归一化,运行 ...
这个时候我们看一下合并后的pbmc_seurat数据,我们拥有了两个assay,intergated和RNA。 代码语言:javascript 复制 pbmc_seurat 7.2 合并前 这里可以看到使用Seurat包的CCA方法合并前,PCA结果是明显分离的。 代码语言:javascript 复制 DefaultAssay(pbmc_seurat)<-"RNA"pbmc_seurat<-NormalizeData(pbmc_seurat,verbose=F)pb...
d_aggr@active.assay #[1] "integrated" DefaultAssay(d_aggr) #[1] "integrated" # identify classes for the current object class(d_aggr@active.ident) #[1] "factor" d_aggr@active.ident[1:2] #AAACCCAAGACCGCCT-E85WT AAACCCAAGAGAGAAC-E85WT ...
DimPlot(obj, reduction ="umap.unintegrated",group.by= c("stim","seurat_annotations")) 3,一行代码去批次 Seurat v5中的integratelayer函数支持一行代码完成去批次集成分析,当前支持以下五种主流的单细胞集成去批次方法。 Anchor-based CCA integration (method=CCAIntegration) ...