Seurat通过CreateSeuratObject函数创建对象后,将我们导入的UMI count原始稀疏矩阵储存在pbmc@assays[["RNA"]]@counts,此外Seurat自动计算每个细胞总的UMI count,即每一列数字之和,储存在pbmc@meta.data[["nCount_RNA"]];计算每个细胞总的基因数,即每一列中非0的行数,储存在pbmc@meta.data[["nFeature_RNA"]] ...
>pbmc.data <-Read10X(data.dir="Rdata/filtered_gene_bc_matrices/hg19/") >pbmc <-CreateSeuratObject(counts = pbmc.data, project = "pbmc3k" , min.cells = 3,min.features = 200) >pbmc 提示信息告诉我们,生成的pbmc对象中有13714个基因,2700个细胞。 导入成功后,我们也可以在Rstudio中查看pbmc对...
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,安装完成,运行library(Seurat),发现报错: 载入需要的程辑包:SeuratObject Error: package or namespace load failed for ‘SeuratObject’ in loadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()...
# Initialize the Seurat object with the raw (non-normalized data). # 初步过滤:每个细胞中至少检测到200个基因,每个基因至少在3个细胞中表达 pbmc <- CreateSeuratObject(counts = pbmc.data, project = "pbmc3k", min.cells = 3, min.features = 200) pbmc ## An object of class Seurat ## 13714...
table(seurat_object@meta.data$group) 可保存数据,或继续按需走Seurat后续流程。 2. h5格式 #相关R包载入: library(hdf5r) library(stringr) library(data.table) h5格式可直接使用Read10X_h5函数读入,多样本的批量读入可能稍微麻烦点,可以选择使用lapply函数批量读入目录下所有h5,返回list先merge再创建Seurat对象。
(注意自己的电脑系统,Windows问题不大,Mac需要注意是arm64 还是x86_64. 选择对应的package安装) 代码语言:txt 复制 2. Matrix安装的问题: 上述安装包可以成功安装,但是在library()的时候就出现问题了: “..., unable to load shared object '/Users/jiajia/Library/R/x86_64/4.1/library/Matrix/libs/Matrix....
Formalclass'Seurat'[package"SeuratObject"]with13slots..@ assays:Listof1...$RNA:Formalclass'Assay'[package"SeuratObject"]with8slots...@ counts:Formalclass'dgCMatrix'[package"Matrix"]with6slots...@ i:int[1:2238732]297380148163184186227229230...@ p:int[1:2639]077921313260422047415522630470947626...@...
>library(dplyr)>library(Seurat)#导入pbmc数据>pbmc.data<-Read10X(data.dir="Rdata/filtered_gene_bc_matrices/hg19/")>pbmc<-CreateSeuratObject(counts=pbmc.data,project="pbmc3k",min.cells=3,min.features=200)>pbmc 提示信息告诉我们,生成的pbmc对象中有13714个基因,2700个细胞。
(status 2 uses the sf packageinplace of rgdal) Error: package or namespace load failedfor'SeuratObject’inloadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[j]]): 载入了名字空间'Matrix’ 1.6-1,但需要的是>= 1.6.3 ...
object@meta.data——增加clonotype data之前: head(pbmc_null@meta.data) %>% # <-- Can also be accessed with pbmc_vdj[[]] kable() %>% kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"), font_size = 13) %>% ...