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记基因; library(dplyr) max2<- pbmc.markers %>% group_by(cluster) %>% slice_max(n =...
top10 <- pbmc.ers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 10, wt = avg_logFC) DoHeatmap(pbmc, features = top10$gene) + NoLegend() 9.识别细胞类型 幸运的是,在这个数据集的情况下,我们可以使用规范标记轻松地将无偏聚类与已知的单元类型相匹配。 new.cluster.ids <- c("Naive CD4 T", ...
new.cluster.ids <- c("Naive CD4 T", "CD14+ Mono", "Memory CD4 T", "B", "CD8 T", "FCGR3A+ Mono", "NK", "DC", "Platelet") # 我们看一下现在的new.cluster.ids里面是什么 new.cluster.ids # [1] "Naive CD4 T" "CD14+ Mono" "Memory CD4 T" "B" "CD8 T" "FCGR3A+ Mono"...
seurat可以通过差异表达找到每个聚类的markgene,差异分析可以有多种形式,如找到所有聚类的markene(如cluster1中所有的markgene是指cluster1相对于其余所有cluster是差异的)、两个cluster之间的差异分析、某个cluster中两个样品之间差异分析等。 #找到cluster1中的markgene cluster1.markers<-FindMarkers(pbmc,ident...
subset函数用于取子集,subset(x, subset, select, drop = FALSE, …),x表示操作对象,subset表示所取子集的逻辑值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 pbmc <- subset(pbmc, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 2500 & percent.mt < 5) 3.数据的标准化 Seurat包中...
pct = 0.25) head(cluster5.markers, n = 5) # 与所有其他亚群相比,找到每个亚群的标记,仅报告阳性细胞 pbmc.markers <- FindAllMarkers(pbmc, only.pos = TRUE, min.pct = 0.25, logfc.threshold = 0.25) top10markers<-pbmc.markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 10, wt = avg_log...
sig_marker <- subset(pbmc.markers, p_val_adj < 0.05) write.csv(sig_marker,'CSV/cluster_marker_list.csv') #Marker基因分析,使用热图查看前10个变化最显著的 pbmc.markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 10, wt = avg_log2FC) -> top10 ...
by = c("Method", "CellType", "cca_clusters"), combine = FALSE, label.size = 2)###RPCA###obj <- FindNeighbors(obj, reduction = "integrated.rpca", dims = 1:30)obj <- FindClusters(obj, resolution = 2, cluster.name = "rpca_clusters")obj <- RunUMAP(obj, reduction = "integrated...
seurat可以通过差异表达找到每个聚类的markgene,差异分析可以有多种形式,如找到所有聚类的markene(如cluster1中所有的markgene是指cluster1相对于其余所有cluster是差异的)、两个cluster之间的差异分析、某个cluster中两个样品之间差异分析等。 #找到cluster1中的markgenecluster1.markers <- FindMarkers(pbmc, ident.1 ...
pbmc <- subset(pbmc, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 2500 & percent.mt < 5) 对数据进行归一化处理。 在从数据集中去除不需要的细胞之后,下一步是对数据进行归一化处理。默认情况下,我们使用全局缩放归一化方法“LogNormalize”,该方法通过每个细胞的总表达量对特征表达测量值进行归一化,然...