然后,我们将这些锚点传递到函数IntegrateData()中,该函数返回 Seurat 对象。 返回的对象将包含一个新的Assay,它包含一个整合所有细胞的(或"批次校正后")表达矩阵,使他们能够共同分析。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pancreas.integrated<-IntegrateData(anchorset=pancreas.anchors,dims=...
从函数可知,去批次的结果,存放在seurat@assays$integrated中,count为空,data,scale.data有数据,且根据运行出的结果分析,data,scale.data有正有负数,且基因应该只是挑选的高可变基因。 参考: 知乎- Seurat | 完美整合单细胞测序数据(部分交集数据的整合)(一) CSDN-单细胞分析实录(6): 去除批次效应/整合数据 简书...
其次,是运用CCA方法整合多样本数据集的IntegrateData( ),输入锚点即可返回整合好的数据集: # this command creates an 'integrated' data assay immune.combined <- IntegrateData(anchorset = immune.anchors) immune.combined变量储存了整合好的多样本数据集,消除了批量效应,可以直接用于下游分析。 3. 联合分析 此时...
建议调节参数:dims= 1:20~50 输出:AnchorSet object; 此输出作为IntegrateData()函数中anchorset=参数的输入 3. IntegrateData() 进行数据整合 Intergrated_object <- IntegrateData(anchorset=, dims=) anchorset=:FindIntegrationAnchors()函数的输出结果 dims=:anchorset=的参数将用于PCA,dims=指定用PCA结果中的哪...
FindIntegrationAnchors()函数使用Seurat对象列表作为输入,来识别anchors。 IntegrateData()函数使用识别到的anchors来整合数据集。 immune.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = ifnb.list, anchor.features = features) # 生成整合数据 immune.combined <- IntegrateData(anchorset = immune.anchors) ...
使用FindIntegrationAnchors函数识别锚点。参数默认。然后我们将这些锚点传递给IntegrateData函数,该函数返回一个Seurat对象。 然后我们 可以使用这个新的表达矩阵进行下游分析和可视化。 按照单样本的流程继续分析,包括进行标准化,运行PCA,并使用UMAP可视化结果。
然后我们将这些锚点传递给IntegrateData函数,该函数返回一个Seurat对象。 代码语言:javascript 复制 pancreas.integrated<-IntegrateData(anchorset=pancreas.anchors,dims=1:30) 现在我们得到了seurat对象——一个整合后的表达矩阵pancreas.integrated。 然后我们可以使用这个新的表达矩阵进行下游分析和可视化。
Seurat3整合方法merge（）与IntegrateData（）Seurat3整合⽅法merge（）与IntegrateData（）参考：https://www.jianshu.com/p/ebc328f9fb73 周运来就是我 随着单细胞测序技术的成熟，越来越多的研究者选择应⽤该技术来阐释⼿上的⽣物学问题。同时 单细胞也不再是单样本单物种单器官的技术，往往会⽤到多...
x <- NormalizeData(x) x <- FindVariableFeatures(x, selection.method = "vst", nfeatures = 2000) }) features <- SelectIntegrationFeatures(object.list = ifnb.list)ifnb.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = ifnb.list, anchor.features = features)ifnb.combined <- IntegrateData(an...
immune.combined <- IntegrateData(anchorset = immune.anchors) 1. 2. 3. 整合分析 我们对修正后的数据进行下游分析,原始数据仍然存在于“RNA”assay中 DefaultAssay(immune.combined) <- "integrated" #运行标准化可视化与聚类 immune.combined <- ScaleData(immune.combined, verbose = FALSE) ...