并将第一列作为行名seurat_data<- read.csv(gzfile("./data/GSE130148/GSE130148_raw_counts.csv.gz"), row.names =1)# 使用CreateSeuratObject()函数创建Seurat对象,并在此处指定项目名称seurat_obj <- CreateSeurat
sample_name<-tools::file_path_sans_ext(basename(file))seurat_obj<-CreateSeuratObject(counts=seurat_data,project=sample_name,min.features=200,min.cells=3)# 将Seurat对象添加到列表中 seurat_list<-append(seurat_list,seurat_obj)}# 提取下划线前面的部分 sample_names<-sub("_.*","",file_list)# ...
options(Seurat.object.assay.version ="v5") #在使用CreateSeuratObject创建对象的同时,过滤数据质量差的细胞。保留在>=3个细胞中表达的基因;保留能检测到>=200个基因的细胞。 #创建Seurat对象; pbmc<- CreateSeuratObject(counts = pbmc.data, project ="pbmc2700", min.cells = 3, min.features = 200) #...
虽然Seurat升级后标准流程变换不大:单细胞测序 | Seurat 官网教程 pbmc3k 标准流程简单整理,但是做起样本整合与后续分析时真的有点小折磨。 1、Seurat 对象结构总览 新版Seurat在数据存储格式上进行了不小的变动,利用V4与V5两个版本分别运行Seurat标准工作流程: library(Seurat) packageVersion("Seurat")pbmc.data<- ...
单细胞测序数据分析/多样本单细胞SeuratV5标准流程分析全代码/单细胞转录组最新教程/单细胞数据一键分析/单细胞Harmony整合去批次/单细胞实战/入门共计20条视频,包括:单细胞SeuratV5标准流程全代码、单细胞数据下载和读取、单细胞txt&csv&h5格式多样本批量读取整合分析等
这篇文章我们将介绍从geo数据库下载单细胞测序数据后,多种数据格式多样本情况下,如何读取数据并创建seurat对象。 本文主要结构: 一、数据下载 二、数据读取与seurat...
Seurat 包如今已经到了 4.0 版本,R4.0 以上才可以安装。如果是 R3.6 只能安装Seurat 3,虽然目前我没发现常用函数有什么区别。网上很多大神都分享过这个包的使用,我这里做一些整合,只注重讲解流程。详细可以参…
Seurat是一个用于单细胞基因组学数据分析的R包,它提供了一套全面的框架,用于处理、分析和可视化单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。是分析单细胞数据最主流,应用最广的R包。 分析数据的来源,一般是实验室的数据或者从GEO数据库上下载的数据,我们一般会拿到各种格式的数据,今天就来介绍一下,不同格式的数据如何用Seurat...
探序基因肿瘤研究院 整理 作者安装好了centos8,并安装了R-4.3.2,通过install.paclages("Seurat")自动安装Seurat包。运行了很久很久后...
CombinePlots(plots = list(plot1, plot2)) image.png 缩放数据 使用线性变换(“scaling”)处理数据,过程:改变每个基因的表达,使细胞间的平均表达为0;缩放每个基因的表达,使细胞间的差异为1,这样高表达基因就不会影响后续分析;这步是pca等降维技术之前的标准预处理步骤,缩放的数据储存在pbmc@assays$RNA@...