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 object of class Seurat #33694 ...
标准Seurat 工作流采用原始的单细胞表达数据,旨在数据中查找clusters。此过程包括数据标准化和高变基因选择、数据归一化、高变基因的PCA、共享近邻图形的构建以及使用模块优化进行聚类。最后,我们使用 t-SNE 在二维空间中可视化我们的clusters。 代码语言:javascript 复制 pbmc.counts <- Read10X(data.dir = "~/Downloa...
clusters <- head(SpatiallyVariableFeatures(cortex), 4) 4SpatialPlot(object = cortex, features = top.clusters, ncol = 2) 5 最后,我们证明我们的整合程序能够恢复已知的神经元和非神经元亚群的空间定位模式,包括层兴奋性亚群、第1层星形胶质细胞和皮层灰质。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud ...
count_table <- table(wb_seurat@meta.data$seurat_clusters, wb_seurat@meta.data$orig.ident) count_table ### 可视化 count_table %>% as.data.frame() %>% ggbarstats(x = Var2, y = Var1, counts = Freq)+ scale_fill_npg() 最后祝大家早日不卷!~ 需要示例数据的小伙伴,在公众号回复Merge2...
标准Seurat 工作流采用原始的单细胞表达数据,旨在数据中查找clusters。此过程包括数据标准化和高变基因选择、数据归一化、高变基因的 PCA、共享近邻图形的构建以及使用模块优化进行聚类。最后,我们使用 t-SNE 在二维空间中可视化我们的clusters。 pbmc.counts<-Read10X(data.dir="~/Downloads/pbmc3k/filtered_gene_bc...
count_table<-table(wb_seurat@meta.data$seurat_clusters,wb_seurat@meta.data$orig.ident)count_table### 可视化count_table%>%as.data.frame()%>%ggbarstats(x=Var2,y=Var1,counts=Freq)+scale_fill_npg() 最后祝大家早日不卷!~ 需要示例数据的小伙伴,在公众号回复Merge2获取吧! 点个在看吧各位~ ...
单细胞转录组学改变了我们表征细胞状态的能力,但深入的生物学理解需要的不仅仅是 clusters 的分类列表。随着测量不同细胞模式的新方法出现,一个关键的分析挑战是整合这些数据集以更好地了解细胞身份和功能。例如,用户可以在同一生物系统上执行 scRNA-seq 和 scATAC-seq 实验,并使用同一组细胞类型标签对两个数据集进行...
mouse<-merge(mmuscle,mlung)mouse<-NormalizeData(mouse)mouse<-FindVariableFeatures(mouse)mouse<-ScaleData(mouse)mouse<-RunPCA(mouse)#took 1.5ish hoursmouse<-FindNeighbors(mouse,dims=1:30,reduction="pca")mouse<-FindClusters(mouse,resolution=0.3,cluster.name="unintegrated_clusters")mouse<-RunUMAP(...
}# Performs hierarchical clusteringidents.order<- hclust(d= dist(t(L2Norm(mat=avg,MARGIN=2)))$orderavg<-avg[,idents.order]avg<- L2Norm(mat=avg,MARGIN=1)mat<- hclust(d= dist(avg))$merge# Order feature clusters by position of their "rank-1 idents"position<- apply(X=avg,MARGIN=1,FU...
我们可以使用only.pos观察阳性变化logfc.threshold =0.25,# min.diff.pct = 0.3, #某个cluster中表达基因的细胞百分比与其他所有clusters中该表达基因的细胞百分比之间的最小百分比差异。min.pct =0.1#在两个clusters中任一clusters的最少比例细胞中检测到的基因。默认值为0.1)write.ta...