subset() 中自动重新计算 meta.data 中的2列:Recalculate nCount and nFeature(2) 十分精彩的实现 WhichCells.Seurat 的 B8 部分。 把传入的subset表达式转为字符串,然后按照' '拆开为单词,然后看和行名、列名、Key前缀有匹配的部分,使用FetchData()获取数据,列为这些单词,行为cells。然后按照表达式过滤,返回剩...
过滤 过滤具有UMI计数超过 2500 或小于 200的细胞 过滤具有>5%线粒体的细胞 代码语言:javascript 复制 pbmc<-subset(pbmc,subset=nFeature_RNA>200&nFeature_RNA<2500&percent.mt<5) 2.2 数据标准化 默认标准化方法为LogNormalize,标化后的数据存在pbmc[["RNA"]]@data中。 代码语言:javascript 复制 pbmc<-Norm...
5> clono_seurat<- subset(clono_seurat,cells = rownames(bcr)) 6> head(clono_seurat@meta.data) 7orig.ident nCount_RNA nFeature_RNA nCount_Protein nFeature_Protein clonotype_id barcode is_cell contig_id high_confidence length chain v_gene d_gene 8CTTTGCGCAAGGACTG SeuratProject126664269617...
An objectofclassSeurat32738features across2700samples within1assay Active assay:RNA(32738features)>head(colnames(pbmc@assays$RNA@counts)[1:30])[1]"AAACATACAACCAC""AAACATTGAGCTAC""AAACATTGATCAGC""AAACCGTGCTTCCG""AAACCGTGTATGCG""AAACGCACTGGTAC">subbset<-subset(x=pbmc,cells=colnames(pbmc@assa...
scRNAseq的理想情况是每个barcode下只有一个细胞,但在实际情况中会有两个或多个细胞共用一个barcode,我们称之为doublets。 识别并去除doublets的方法很多,常用的有: Scrublet; doubletCells; cxds; bcds; Hybrid; DoubletDetection; DoubletFinder; Solo; ...
pbmc <- subset(pbmc, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 2500 & percent.mt < 5) 2.2 数据标准化 默认标准化方法为LogNormalize,标化后的数据存在pbmc[["RNA"]]@data中。 pbmc <- NormalizeData(pbmc, normalization.method = "LogNormalize", scale.factor = 10000) ...
1)barcodes.tsv:样本中所有的细胞的条码。这文件会按照 matrix.tsv 的顺序来排列 [图片上传失败...(image-b39475-1621137785277)] 2)genes.tsv:参照 (reference name)会按照Ensembl、NCBI、UCSC网站而有所不同, gene symbol会与 matrix.tsv 的顺序一致。
saveRDS(pbmc, file = "F:/Seurat/subset.rds") 接着就是筛选基因、降维分析和分群啦。 ### 校正表达值#校正细胞的表达值,将count数量根据表达总量矫正之后,乘以10000,并进行对数转换pbmc<-NormalizeData(pbmc,normalization.method="LogNormalize",scale.factor=10000)#以上代码的计算原理如下#pbmc@assays$RNA@dat...
# Subset RNA and HTO counts by joint cell barcodes pbmc.umis <- pbmc.umis[, joint.bcs] pbmc.htos <- as.matrix(pbmc.htos[, joint.bcs]) # Confirm that the HTO have the correct names rownames(pbmc.htos) [1]"BatchA-AGGACCATCCAA""BatchB-ACATGTTACCGT""BatchC-AGCTTACTATCC" ...
pbmc <- subset(pbmc, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 2500 & percent.mt < 5) ## 表达量数据标准化,LogNormalize的算法:A = log( 1 + ( UMIA ÷ UMITotal ) × 10000 pbmc <- NormalizeData(pbmc, normalization.method = "LogNormalize", scale.factor = 10000) #pbmc <- ...