merge.data = TRUE) Seurat V5: 如果是Seurat的V5版本,多个文件如果是分开读取的,merge函数并没有把每个样品的表达量矩阵merge,在Seurat对象中每个样品仍然是独立的矩阵,如下所示: pbmc.combined <- merge(pbmc4k, y = pbmc8k, add.cell.ids = c("4K", "8K"), project ="PBMC12K") pbmc.combined #An...
library(data.table) h5格式可直接使用Read10X_h5函数读入,多样本的批量读入可能稍微麻烦点,可以选择使用lapply函数批量读入目录下所有h5,返回list先merge再创建Seurat对象。 01 单样品读入 这里我们以GSE237611为例,点击custom展开文件,勾选h5格式将其下载到本地。 #使用Read10X_h5函数读入: rm(list = ls) count<...
在seurat3里面多个10X单细胞转录组整合其实就一个merge函数而已 首先分开读取全部的8个10X单细胞转录组数据 需要下载的文件有点大,约200M,所以如果在中国大陆,通常是会下载失败,大家加油哦。链接是:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/download/?acc=GSE106273&format=file ...
1. 有关merge函数的问题 merge只是放在一起,fastMNN才是真正的整合分析。 2. 有关PC的选择 Seurat应用JackStraw随机抽样构建一个特征基因与主成分相关性值的背景分布,选择富集特征基因相关性显著的主成分用于后续分析。对大的数据集,这一步计算会比较慢,有时也可能不会找到合适的临界点。 建议通过ElbowPlot来选,找...
同时单细胞也不再是单样本单物种单器官的技术,往往会用到多样本整合分析的技术,这方面Seurat团队是最值得关注的。他们提出了一套用于单细胞样本整合分析的算法,Comprehensive integration of single cell data,并打包成Rpackages可以说是很贴心了。 其整合单细胞数据的核心函数之一就是:FindIntegrationAnchors {Seurat}...
Seurat在进行多个单细胞样品分析时，有两种处理方式，直接合并和批次效应校正后合并。我们分别介绍这两种分析方法。1、直接合并 直接使用merge函数将两个样品合并，这个方法直接将两个对象内的数据矩阵分别合并到一起，生成一个新的Seurat对象 merged.ifnb<- merge(x = ifnb.list[[1]],y = ifnb.list[2])合并...
在seurat3里面多个10X单细胞转录组整合其实就一个merge函数而已 首先分开读取全部的8个10X单细胞转录组数据 需要下载的文件有点大,约200M,所以如果在中国大陆,通常是会下载失败,大家加油哦。链接是:https://www.ncbi.nlm./geo/download/?acc=GSE106273&format=file ...
以下是进行单细胞测序 merge Seurat对象 的一般步骤: 1. 创建多个样本的Seurat对象 在R语言环境中,首先需要利用Seurat包中的函数,将每个样本的单细胞测序数据导入并转换为Seurat对象。对每个样本进行数据质量控制、归一化和细胞类型鉴定等步骤后,即可得到多个独立的Seurat对象。 2. 合并多个Seurat对象 使用Seurat包中的...
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...