发现并不是常规的一个样本由barcode, genes ,matrix 三个文件构成的数据形式,因为通常读取10x数据需要三个文件:barcodes.tsv, genes.tsv, matrix.mtx,而这个文章的数据是一个样本被整合成了一个H5文件。如下所示: GSM4411701_ca02_filtered_gene_bc_matrices_h5.h5 10.7 Mb GSM4411702_ca07_filtered_gene_bc_...
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。 01 单样品读入 这里我们以GSE237611为例,点击custom展开文件,勾选h5格式将其下载到本地。 #使用Read10X_h5函数读入: rm(list = ls) count<- Read10X_h5('GSE2...
Read10X() 函数从 10X 读取 cellranger 管道的输出,返回唯一的分子识别 (UMI) 计数矩阵。该矩阵中的值表示在每个细胞(列)中检测到的每个特征(即基因;行)的分子数量。请注意,较新版本的 cellranger 现在也使用 h5 文件格式进行输出,可以使用 Seurat 中的 Read10X_h5() 函数读取该格式。 接下来我们使用计数矩阵...
function(x){x=fs[1]print(x)a=Read10X_h5(x)a[1:4,1:4]library(stringr)(p=str_split(x,'_',simplify=T)[,2])sce<-CreateSeuratObject(a,project=p)sce})setwd('../')
该格式是10x Genomics官方的数据格式,用cellranger处理fastq数据之后,可得到过滤之后的矩阵用h5格式储存的:filtered_feature_bc_matrix.h5。 读取文件代码如下: Seurat.counts <-Read10X_h5(data.dir= "./filtered_feature_bc_matrix.h5") #读取文件 Seurat <- CreateSeuratObject(counts = Seurat.counts, project...
data1 <- Read10X_h5("5k_mouse_liver_CNIK_3pv3_filtered_feature_bc_matrix.h5") 3.3 csv格式的文件读取 针对一些从网上下载下来的csv格式的数据,先将csv格式文件读取进来: data2<-read.csv("matrix.csv",stringsAsFactors=FALSE,row.names=1)
该格式是10x Genomics官方的数据格式,用cellranger处理fastq数据之后,可得到过滤之后的矩阵用h5格式储存的:filtered_feature_bc_matrix.h5。 读取文件代码如下: Seurat.counts <-Read10X_h5(data.dir= "./filtered_feature_bc_matrix.h5") #读取文件 Seurat <- CreateSeuratObject(counts = Seurat.counts, project...
a=Read10X_h5( x ) a[1:4,1:4]library(stringr) (p=str_split(x,'_',simplify =T)[,2]) sce <- CreateSeuratObject( a ,project = p ) sce }) setwd('../') 然后走质控降维聚类分群和细胞亚群的生物学注释这样的标准流程 参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释,我的代码如下: ...
(4)h5ad 格式一:barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz 这是cellranger上游比对分析产生的3个文件,分别代表细胞标签(barcode)、基因ID(feature)、表达数据(matrix) 一般先使用read10X()对这三个文件进行整合,得到行为基因、列为细胞的表达矩阵(为稀疏矩阵dgCMatrix格式,节约内存,是未标准化的数据,如原...
使用Seurat包的Read10X()函数或ReadH5AD()函数导入单细胞转录组数据。例如,如果数据是以10x Genomics格式存储的,可以使用以下命令导入数据:data <- Read10X("path/to/data"),其中"path/to/data"是数据文件的路径。 3.创建Seurat对象: 使用CreateSeuratObject()函数将导入的数据转换为Seurat对象。例如,可以使用以下...