# 设置min.diff.pct = 0.25参数过滤掉那些在两个不同组之间能检测到的细胞比例低于0.25的基因 head(FindMarkers(pbmc, ident.1 = "CD14+ Mono", ident.2 = "FCGR3A+ Mono", min.diff.pct = 0.25)) # Increasing min.pct, logfc.threshold, and min.diff.pct, will increase the speed of DE testin...
# [[ suppressing 30 column names ‘AAACATACAACCAC-1’, ‘AAACA# TTGAGCTAC-1’, ‘AAACATTGATCAGC-1’ ... ]] # # # CD3D 4 . 10 . . 1 2 3 1 . . 2 7 1 . . 1 3 . 2 3 . . . . . 3 4 1 5 # TCL1A . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . ....
1. 导入10X 单细胞数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(Seurat)input_dir<-"/scRNA/outs/filtered_gene_bc_matrices/GRCh38/"pbmc.data<-Read10X(data.dir=input_dir)pbmc<-CreateSeuratObject(raw.data=pbmc.data,project="10X") 2. 预处理 预处理就是根据基因的表达量等特征,...
cluster2.markers <- FindMarkers(pbmc, ident.1 = 1, ident.2 = 2, min.pct = 0.25) head(cluster2.markers, n = 6) #获取每个cluster的positive标记基因; pbmc.markers <- FindAllMarkers(pbmc, only.pos = TRUE, min.pct = 0.25, logfc.threshold = 0.25) #提取每个cluster差异倍数最大的两个标...
mhgen<-FindAllMarkers(pbmc3k.final,only.pos=T)head(mhgen)p_val avg_logFC pct.1pct.2p_val_adj cluster geneRPS122.008629e-1400.50299881.0000.9912.754633e-136NaiveCD4TRPS12RPS272.624075e-1400.50203590.9990.9923.598656e-136NaiveCD4TRPS27RPS61.280169e-1380.46736351.0000.9951.755623e-134NaiveCD4TRPS6...
#获取cluster 1所有标记基因(与其他所有cluster进行比较); cluster1.markers <- FindMarkers(pbmc, ident.1 = 1, min.pct = 0.25) head(cluster1.markers) #获取cluster1和cluster2的差异基因; cluster2.markers <- FindMarkers(pbmc, ident.1 = 1, ident.2 = 2, min.pct = 0.25) ...
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 ...
ifnb$celltype.stim<-paste(ifnb$seurat_annotations,ifnb$stim,sep="_")Idents(ifnb)<-"celltype.stim"b.interferon.response<-FindMarkers(ifnb,ident.1="B_STIM",ident.2="B_CTRL",verbose=FALSE)head(b.interferon.response,n=15)## p_val avg_log2FC pct.1 pct.2 p_val_adj## ISG15 5.387...
2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 二、标准预处理流程 流程包括: 基于质控指标(QC metric)来筛选细胞 数据归一化和缩放 高异质性基因检测 1.基因质控指标来筛选细胞 质控指标: 每个细胞中检测到的基因数 低质量的细胞和空油滴(droplet)只有少量基因 两个及以上的细胞会有异常的高基因数 ...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 寻找差异表达的特征–找差异性基因 # 寻找某个cluster1相对于cluster2和3的marker gene; ident.2默认是除了ident1以外的所有cluster markers1 <- FindMarkers(object = pbmc, ident.1 = 1, ident.2 = c(2,3), min.pct = 0.25) # 计算每个cluster相对于其他cluster 的marker ...