library(sceasy)library(reticulate)library(Seurat)#2.1h5ad转为Seurat time.py2R=system.time({sceasy::convertFormat(obj="./Rawdata/GSE174188_CLUES1_adjusted.h5ad",from="anndata",to="seurat",outFile='sceasy.rds')})print(time.py2R) image-20240321194652273 似乎是单细胞量太大了,报错了。 试试...
We currently do not support writing to an H5AD file at this time; however, transferring data from Seurat to Scanpy can be done viafiles 但至于究竟如何转化并没有详解,这里我们一并做一个转换。 首先seurta转换为loom文件: #读入seurat处理后的rds文件 library(Seurat) library(loomR) # seurat对象转换...
sceasy::convertFormat(seurat_object, from="seurat", to="anndata", outFile='filename.h5ad') sceasy::convertFormat(h5ad_file, from="anndata", to="seurat", outFile='filename.rds') sceasy::convertFormat(seurat_object, from="seurat", to="sce", outFile='filename.rds') sceasy::convertFo...
若是从 Seurat 对象(.Rds)转换,推荐SeuratDisk将其转为 H5AD 后再读入:r # R 端: library(SeuratDisk) SaveH5Seurat(seurat_obj, filename="seurat.h5Seurat") Convert("seurat.h5Seurat", dest="h5ad", overwrite=TRUE)python # Python 端: import scanpy as sc adata = sc.read_h5ad("seurat.h5ad...
不过我还是喜欢直接保存成Rds 了。 5-导出python输入或其他格式 python中的单细胞分析软件,如scanpy,其可以读取h5ad 格式。 我们也可以将seurat 或sce 中处理的对象转换为h5ad,供python 中分析。 比如sce:Conversion Between scRNA-seq Objects • zellkonverter[4] ...
各大数据库中用来储存scRNA矩阵的文件格式有挺多,如10X的三个标准文件(MEX),h5,h5ad,RDS,loom等。那么我们如何在R中成功读入不同格式的scRNA文件,开启单细胞挖掘之旅?正好Seurat目前也已经到V5了,今天就来学习V5版本下常见单细胞数据格式的读入吧! 1.10X标准格式(MEX) ...
R head(seurat_object@meta.data) DimPlot(seurat_object) 保存或进一步分析Seurat对象: 可以使用Seurat包中的函数保存Seurat对象或进行进一步的数据分析。 R saveRDS(seurat_object, "path/to/save/seurat_object.rds") 通过以上步骤,可以将h5ad文件成功转换为Seurat对象,并在R中进行后续的单细胞数据分析。
h5seurat格式: 这是一种基于h5格式的文件格式,它专门用于存储和分析多模态单细胞和空间分辨率表达实验,如CITE-seq或10X Visium等技术。h5seurat格式可以与SeuratDisk等工具兼容,进行单细胞数据的读写 。 R数据文件(RDS/RDATA文件): 以R语言的数据文件格式存储表达式矩阵,需要R软件直接读取。
第一步 Rstudio上Seurat读取并转为loom文件 library(Seurat)file<-readRDS('main.rds')main.loom<-as.loom(x=file,filename="/DATA01/home/usr/data/NS/0624/main.loom",verbose=FALSE)write.csv(main@meta.data,'/DATA01/home/usr/data/NS/0624/mian.csv')#细胞一定要写成csv文件啊,后续就不用再标注...
2、读取h5ad格式数据 我们拿到的单细胞测序数据的结果可能会有多种不同的类型,下面是几种不同类型单细胞测序数据的读取方法。 1、首先是读取经典的10X单细胞测序数据 10X单细胞测序数据经过cell ranger处理后会得到三个结果文件:matrix.mtx、barcodes.tsv 和genes.tsv。