第五步,提取各个细胞类型的marker gene 利用FindMarkers 命令,可以找到找到各个细胞类型中于其他类别的差异表达基因,作为该细胞类型的生物学标记基因。其中ident.1参数设置待分析的细胞类别,min.pct表示该基因表达数目占该类细胞总数的比例。利用 DoHeatmap 命令可以可视化marker基因的表达。 第六步,探索感兴趣的基因 S...
DoHeatmap(pbmc, features = top10$gene) + NoLegend() 利用先验知识定义细胞类型 通过对比我们鉴定的marker gene与已发表的细胞类型特意的基因表达marker,可以定义我们划分出来的细胞类群。最后,给我们定义好的细胞类群加上名称。 new.cluster.ids <- c("Naive CD4 T", "CD14+ Mono", "Memory CD4 T", "B...
利用DoHeatmap 命令可以可视化marker基因的表达 top10 <- pbmc.markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 10, wt = avg_logFC)DoHeatmap(pbmc, features = top10$gene) + NoLegend() 第六步,探索感兴趣的基因 Seurat提供了小提琴图和散点图两种方法,使我们能够方便的探索感兴趣的基因在各个细胞...
值得注意的,这个matrixplot可视化方法在基于R编程语言的Seurat包的里面没有对应的方法哦!其实这个matrixplot可视化方法就是下面的这个heatmap可视化方法的亚群平均值。 5.heatmap 代码语言:javascript 复制 sc.pl.heatmap(adata,markers,'leiden',var_group_rotation=True) 6.tracksplot 代码语言:javascript 复制 sc.pl...
第五步,提取各个细胞类型的marker gene 利用FindMarkers 命令,可以找到找到各个细胞类型中于其他类别的差异表达基因,作为该细胞类型的生物学标记基因。其中ident.1参数设置待分析的细胞类别,min.pct表示该基因表达数目占该类细胞总数的比例。利用 DoHeatmap 命令可以可视化marker基因的表达。
DoHeatmap(pbmc, features = top5$gene) + NoLegend 08 重新指定细胞类型 #指定细胞亚群名称; new.cluster.ids <- c("Naive CD4 T","Memory CD4 T","CD14+ Mono","B","CD8 T","FCGR3A+ Mono","NK","DC","Platelet") names(new.cluster.ids) <- levels(pbmc) ...
(htData.mtx),# Convert the data matrix to a matrix format for the heatmapname="Enhance Heatmap",# Name of the heatmap displayed in the legendshow_column_names=FALSE,# Do not display the column names (e.g., sample names)row_names_side='left',# Display row names (e.g., gene ...
首先计算marker基因,然后使用seurat的DoHeatmap 函数绘制初始热图 代码语言:javascript 复制 all_markers<-FindAllMarkers(object=sce2)top5<-all_markers%>%group_by(cluster)%>%top_n(5,avg_log2FC)###少量基因VlnPlot(sce2,features=c("CD3D","SPP1"))### 所有marker 基因VlnPlot(sce2,features=top5$...
图1 RNA剪接过程 上文我们提到，依据图1的过程，我们可以建立如下的两个微分方程：dudt=α(t)−βu...
首先计算marker基因,然后使用seurat的DoHeatmap 函数绘制初始热图 all_markers <- FindAllMarkers(object = sce2)top5 <- all_markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(5, avg_log2FC)###少量基因VlnPlot(sce2, features = c("CD3D","SPP1"))### 所有marker 基因VlnPlot(sce2, features = top5...