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...
默认情况下,我们是对Seurat中的RNA的Assay进行操作。可以通过@active.assay查看当前默认的assay,通过DefaultAssay()更改当前的默认assay。 结论 # 进行整合分析 DefaultAssay(immune.combined) <- "integrated" # 进行识别保守细胞类型标记 DefaultAssay(immune.combined) <- "RNA" 数据集成过程将返回一个“修正”值的矩阵。
orig.reduction = "pca", new.reduction = "integrated.cca", verbose = FALSE) ##整合方法2 combined <- IntegrateLayers( object = combined, method = RPCAIntegration, orig.reduction = "pca", new.reduction = "integrated.rpca", verbose = FALSE) ##整合方法3 combined <- IntegrateLayers( object =...
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 = ...
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 ...
# 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" ...
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...
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 ...
#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)immune.combined <- ...