Regress out cell cycle scores during data scaling 我们尝试在这个数据当中去除细胞周期长生的异质性。在Seurat v1.4中,主要通过RegressOut进行去除。然而,这个结果存放在缩放的结果中,覆盖了ScaleData() 的结果,因此我们现在把结果与ScaleData()进行合并。 对于每个基因,Seurat建立了基因表达与S和G2M细胞周期分数之间...
A: 做细胞周期矫正,首先要有细胞周期 marker 基因,然后用 CellCycleScoring 函数来计算细胞周期 score,然后用 ScaleData 函数去 regress out 细胞周期 score。 IntegrateData 主要是矫正多个样本间的批次效应,例如整合多个来自不同单细胞测序技术的数据 发布于 2020-07-02 17:29 ...
A: 做细胞周期矫正,首先要有细胞周期 marker 基因,然后用 CellCycleScoring 函数来计算细胞周期 score,然后用 ScaleData 函数去 regress out 细胞周期 score。 IntegrateData 主要是矫正多个样本间的批次效应,例如整合多个来自不同单细胞测序技术的数据 5. 关于降维分析 Q: ElbowPlot 的拐点是指这个点后面基本持平了...
对于Seurat v1.X的用户,这是通过RegressOut实现的。但是,由于此过程的结果存储在归一化后的slot中,因此我们现在将此功能合并到ScaleData()函数中。 对于每个基因,Seurat计算模拟基因表达与S和G2M细胞周期得分之间的关系。该模拟的残差表示“校正后的”表达矩阵,可在下游用于降维分析。marrow <- ScaleData(marrow, ...
A: 做细胞周期矫正,首先要有细胞周期 marker 基因,然后用 CellCycleScoring 函数来计算细胞周期 score,然后用 ScaleData 函数去 regress out 细胞周期 score。 IntegrateData 主要是矫正多个样本间的批次效应,例如整合多个来自不同单细胞测序技术的数据 5. 关于降维分析 ...
现在,我们尝试从数据中消除(“回归”)这种异质性。 对于Seurat v1.X的用户,这是通过RegressOut实现的。 但是,由于此过程的结果存储在归一化后的slot中,因此我们现在将此功能合并到ScaleData()函数中。 对于每个基因,Seurat计算模拟基因表达与S和G2M细胞周期得分之间的关系。 该模拟的残差表示“校正后的”表达式矩...
./seurat-4.1.0/R/preprocessing.R:3366:RegressOutMatrix <- function( 这是建立模型,计算回归残差的主力函数。 # 回归掉技术效应 和 细胞周期。 # Regress out techincal effects and cell cycle from a matrix # # Remove unwanted effects from a matrix # # @parm data.expr An expression matrix to r...
Fixed SCTransform to handle vars.to.regress (#8148) and (#8349) Fixed SCTransform to handle fetching residuals (#8185) Seurat 5.0.1 (2023-11-16) Changes Fixed SCTransform.StdAssay to pass extra arguments to sctransform::vst(). Fixes #875 Fixed PercentageFeatureSet Layer calling (#8009) Fixe...
pbmc <- CellCycleScoring(pbmc, s.features = s.genes, g2m.features = g2m.genes, set.ident = TRUE) pbmc <- PercentageFeatureSet(pbmc, pattern = "^mt-", col.name = "percent.mt") pbmc <- SCTransform(pbmc, vars.to.regress = c("percent.mt", "S.Score", "G2M.Score"), vst.fl...
(e.g. cell cycle stage or mitochondrial contamination:As withScaleData(), the functionSCTransform()also includes avars.to.regressparameter. 3 Perform linear dimensional reduction 对scaled data 进行PCA,默认input是variable features,用参数features进行调整。