sc <- RenameAssays(object = sc, originalexp = 'RNA') # 转换为V5 sc[["RNA"]] <- as(object = sc[["RNA"]], Class = "Assay5") 此方法转换的seurat对象为v3 assays,后面要转化成v5。转换后的orig.ident为sample,需要自己修改,多样本最好转换前,在obs上增加一列sample信息的列,转换后替代成ori...
1、数据在不同环境中的兼容情况 目前V5版本的环境可以兼容V3版本的数据,但是V3环境中导入V5环境会报错(缺依赖包)。 目前有两种方式新建R对象数据CreateSeuratObject和CreateAssayObject/CreateAssay5Object,两者的区别在于第一个是需要先options(Seurat.object.assay.version = "v3")指定生成的数据版本,而后者是直接根据...
使用Seurat的v5来读取多个10x的单细胞转录组矩阵 使用Seurat的v5来读取多个不是10x标准文件的单细胞项目 首先是安装 Seurat_v5包 代码语言:javascript 复制 #查看R包的路径.libPaths()###新建路径,存放seurat_v5getwd()dir.create("~/seurat_v5")#https://satijalab.org/seurat/articles/install_v5.html ###在...
adata=sc.read_loom(path+'pbmc.loom'),sparse=True,cleanup=False)adata 方法二:转成h5ad格式,优点是,这就是scanpy官方的格式 首先在R里,要注意新版本的seurat包中,默认seurat assay都变成了v5的格式,可以class一下assay看看 options(Seurat.object.assay.version="v3")# 在最开始处理data的时候,就设定好都是...
assay.v5 <- CreateAssay5Object(counts = pbmc.counts) class(assay.v3) class(assay.v5) 注意可以直接用命令CreateAssay5Object 创建v5的object # create an assay using only normalized data 仅使用归一化数据创建assay assay.v5 <- CreateAssay5Object(data = log1p(pbmc.counts)) ...
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...
data1 <- Read10X_h5("5k_mouse_liver_CNIK_3pv3_filtered_feature_bc_matrix.h5") 3.3 csv格式的文件读取 针对一些从网上下载下来的csv格式的数据,先将csv格式文件读取进来: data2 <- read.csv("matrix.csv",stringsAsFactors = FALSE, row.names = 1) 读取后要先转化为matrix,再转换为稀疏矩阵,dgCMatrix...
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...
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 ...