aa_V5 <- Convert_Assay(seurat_object = aa, convert_to = "V5") # Convert to V3/4/Assay structure aa_V4 <- Convert_Assay(seurat_object = aa, convert_to = "V3") #这里写V3,其实包含V4 #end
此外,以前在Seurat v3中生成的Seurat对象可以无缝地装载到Seurat v4中以进行进一步分析。 有一点提示下,这几乎是语义上的:“整合”。Seurat V3 一度被认为是整合(Integrate,CCA+MNN)不同RNA数据集的标杆工具,在其文章Comprehensive Integration of Single-Cell Data中提到:Seurat v3引入了集成多个单细胞数据集的新方法...
速度和可用性更新:我们在v4中做了一些小的修改,主要是为了提高Seurat v4在大型数据集上的性能。这些更改极大地提高了速度和内存需求,但不会对下游结果造成不利影响。我们在这里提供了关键更改的详细描述。希望完全重现现有结果的用户可以通过继续安装Seurat v3继续这样做。 我们相信,熟悉Seurat v3的用户应该能够平稳地过...
希望完全重现现有结果的用户可以通过继续安装Seurat v3继续这样做。 我们相信,熟悉Seurat v3的用户应该能够平稳地过渡到Seurat v4。虽然我们引入了大量的新功能,但现有的工作流、函数和语法在这次更新中基本没有变化。此外,以前在Seurat v3中生成的Seurat对象可以无缝地装载到Seurat v4中以进行进一步分析。 参考: https:...
第八步,最后保存数据 以上就是基本的单细胞转录组数据分析流程,整理出来供大家参考,本文主要参考了Seurat官网给出的单细胞转录组数据分析教程,供大家学习参考。 Seurat官网地址:satijalab.org/seurat/v3 刘静 | 文案发布于 2022-01-11 15:46 单细胞 转录组 生物信息学 ...
但是因为我接触单细胞有点早,是2017附近,那个时候经历了Seurat的v2变成v3的大更新,跟现在的小伙伴们经历了v4变成v5是一样的困扰,所以其实我从来就没有在我的代码里面做SCTransform,因为早期的 NormalizeData(), ScaleData(), FindVariableFeatures()三个函数,使用的也挺好的。但是最近学徒表示他发现了这里面的细节差...
但是因为我接触单细胞有点早,是2017附近,那个时候经历了Seurat的v2变成v3的大更新,跟现在的小伙伴们经历了v4变成v5是一样的困扰,所以其实我从来就没有在我的代码里面做SCTransform,因为早期的 NormalizeData(), ScaleData(), FindVariableFeatures()三个函数,使用的也挺好的。但是最近学徒表示他发现了这里面的细节差...
在Seurat的官网可以看到SCTransform关于的描述,是:Note that this single command replaces NormalizeData(), ScaleData(), and FindVariableFeatures() 但是因为我接触单细胞有点早,是2017附近,那个时候经历了Seurat的v2变成v3的大更新,跟现在的小伙伴们经历了v4变成v5是一样的困扰,所以其实我从来就没有在我的代码...
3.文献阅读:(Seurat V3) 单细胞数据综合整合 4.文献阅读:(Seurat V4) 整合分析多模态单细胞数据 5.文献阅读:(Seurat V5) 用于集成、多模态和可扩展单细胞分析的字典学习 教程篇: 1.Seurat Tutorial 1:常见分析工作流程,基于 PBMC 3K 数据集 2.Seurat Tutorial 2:使用 Seurat 分析多模态数据 ...
然而,HVG选择的默认算法产生了差异,Jaccard index(两组之间差异基因的交集/并集)为0.22。This difference could be resolved either by selecting the “seuratv3” flavor for Scanpy or the “mean.var.plot” algorithm for Seurat。 PCA分析开始观察到更多的差异,使用默认参数运行时也会产生不同的结果。PCA图...