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...
plot1 + plot2 使用subset对数据集进行筛选,通常是公共数据集下载的数据的话,这几部可以省略,一般发稿人已经提前筛选了这几个步骤。 pbmc <- subset(pbmc, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 2500 & percent.mt < 5) 对数据进行标准化 pbmc <- NormalizeData(pbmc, normalization.method = ...
按照细胞ID提取:subset(x = object, cells = cells) 按照idents提取:subset(x = object, idents = c(1, 2)) 按照meta.data中设置过的stim信息提取:subset(x = object, stim == "Ctrl") 按照某一个resolution下的分群提取:subset(x = object, RNA_snn_res.2 == 2) 当然还可以根据某个基因的表达量...
# variable'group')markers<-FindMarkers(pbmc_small,ident.1="g1",group.by='groups',subset.ident="2")head(x=markers) 所以我们也是需要给单细胞数据对象,制作一个新的分组即可; 代码语言:javascript 复制 # 下面的TP53>10仅仅是我举例方便,你有自己感兴趣的基因,自己感兴趣的基因表达量阈值 ...
by = c("ident", "orig.ident")) 1SpatialDimPlot(brain.merge) 1SpatialFeaturePlot(brain.merge, features = c("Hpca", "Plp1")) image 我们要感谢Nigel Delaney和Stephen Williams对Seurat 分析空间数据代码的有益反馈和贡献。 教程官网(https://satijalab.org/seurat/v3.1/spatial_vignette.html) 本站仅...
包括subset, WhichCell, VariableFeatures, Cells 其二是用于处理数据的函数 包括NormalizeData, RunPCA, RunUMAP 其三是用来展示数据的函数 包括DotPlot, DoHeatmap, DimPlot, UMAPPlot, DimPlot, FeaturePlot 1 用于提取数据的函数 对Seurat对象结构有所了解之后,我们其实可以直接在Seurat对象中提取数据。可能为了方便,...
pbmc<- subset(pbmc, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 2500 & percent.mt < 5) #查看过滤后的细胞数和基因数; dim(pbmc) #[1] 13714 2638 #使用小提琴图对过滤后的metadata进行可视化; VlnPlot(pbmc, features = c("nFeature_RNA","nCount_RNA","percent.mt"), ncol = 3,cols ...
p1<-DimPlot(pbmc_seurat,reduction="umap")+scale_color_npg()+plot_annotation(title="10k 3' PBMC and 10k 5' PBMC cells, before integration")p2<-DimPlot(pbmc_seurat,reduction="umap",split.by="orig.ident")+scale_color_npg()+NoLegend()p1+p2 ...
与single-cell对象一样,可以对象取子集。在这里,我们取出前额皮层。此过程还有助于将这些数据与下一节中的外皮层 scRNA-seq 数据集整合。首先,我们取群的子集,然后根据确切的位置进一步细分。subset后,我们可以在完整图像或裁剪图像上可视化皮质细胞。 cortex <- subset(brain, idents = c(1, 2, 3, 4, 6, ...