其实,这个工作真正进行整合的核心代码是FindIntegationAnchors以及IntegrateData两个函数来实现的。 immune.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = ifnb.list, anchor.features = features) immune.combined <- IntegrateData(anchorset = immune.anchors) FindIntegrationAnchors: 这个函数主要完成以下几个步骤: 1...
pancreas.list <- PrepSCTIntegration(object.list= pancreas.list, anchor.features = pancreas.features, verbose = FALSE) 整合数据集 # 这里选择归一化方法为“SCT”,其他命令与标准化流程一样 pancreas.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = pancreas.list, normalization.method = "SCT", anchor.fea...
调节的参数为 nfeatures#Identify the anchors for data intergratin, this function creates a anchor object for IntegrateData() function, this anchor object includes a list of two Seurat objectsanchor_used<-FindIntegrationAnchors(object.list=intergrated_list,normalization.method="LogNormalize",anchor.feature...
6.2 寻找合并Anchors 这一步耗时较长,16g的内存跑了大概5 min。🥲 代码语言:javascript 复制 pbmc_anchors<-FindIntegrationAnchors(object.list=pbmc_list,dims=1:30) 6.3 合并 代码语言:javascript 复制 pbmc_seurat<-IntegrateData(anchorset=pbmc_anchors,dims=1:30)rm(pbmc_list)rm(pbmc_anchors) 7合并前后...
锁定版本: seurat-4.1.0, seurat-object-4.0.4 截止 2022.1.31 经过以上分析,我们看到 Seurat 对象确实是一个S4类的实例,但是类的定义却不在Seurat包内,而在SeuratObject 包中(>>该数据结构的pdf定义文档)。毫无疑问,2个R包的作者都是一个实验室的,甚至主要贡献者是同一个人,但是为什么repo不放到同一个githu...
table(seurat_object@meta.data$group) 可保存数据,或继续按需走Seurat后续流程。 2. h5格式 #相关R包载入: library(hdf5r) library(stringr) library(data.table) h5格式可直接使用Read10X_h5函数读入,多样本的批量读入可能稍微麻烦点,可以选择使用lapply函数批量读入目录下所有h5,返回list先merge再创建Seurat对象。
wb_anchors<-FindIntegrationAnchors(object.list=wb_list,dims=1:30)wb_seurat<-IntegrateData(anchorset=wb_anchors,dims=1:30)rm(wb_list)rm(wb_anchors) 9整合效果可视化 9.1 整合前 代码语言:javascript 复制 DefaultAssay(wb_seurat)<-"RNA"wb_seurat<-NormalizeData(wb_seurat,verbose=F)wb_seurat<-Find...
dim(seurat_object) 1. 提取下游绘图所需目标信息 #tSNE ##提取x/y轴坐标信息: tSNE<- as.data.frame(seurat_object@reductions$tsne@cell.embeddings) head(tSNE) ##提取亚群注释信息: celltype<- Idents(seurat_object) table(celltype) tSNE<- cbind(tSNE,celltype)#数据框合并 ...
immune.anchors<-FindIntegrationAnchors(object.list=list(ctrl,stim),dims=1:20)immune.combined<-IntegrateData(anchorset=immune.anchors,dims=1:20) 整合完之后,下面的操作就比较熟悉了,和单样本的思路一样。 代码语言:javascript 复制 #Perform an integrated analysisDefaultAssay(immune.combined)<-"integrated"#...
seurat_obj <-CreateSeuratObject(counts = seurat_data, project = sample, min.features =200, min.cells =3) #将Seurat对象添加到列表中 seurat_list <-append(seurat_list, seurat_obj) } # 打印所有的Seurat对象列表 seurat_list # 合并Seurat对象,将所有Seurat对象合并到一个对象中 ...