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...
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...
assay.v5 <- CreateAssay5Object(data = log1p(pbmc.counts)) # create a Seurat object based on this assay pbmc3k_slim <- CreateSeuratObject(assay.v5) pbmc3k_slim 不同版本assasy的转换(v3,v5之间) # convert a v5 assay to a v3 assay pbmc3k[["RNA3"]] <- as(object = pbmc3k[["RNA"...
二:V4/V5的seurat对象互相转换 install.packages("scCustomize") library(scCustomize) # Convert to V5/Assay5 structure 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...
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 ...
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...
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 “seurat v3” 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...
Furthermore, doubletFinder_v3 is also need to be changed accordingly: doubletFinder_v3_SeuratV5<-function(seu,PCs,pN=0.25,pK,nExp,reuse.pANN=FALSE,sct=FALSE,annotations=NULL) { require(Seurat) require(fields) require(KernSmooth)if(reuse.pANN!=FALSE) {pANN.old<-seu@meta.data[,reuse.pANN]...
Seurat v5 Seurat is an R toolkit for single cell genomics, developed and maintained by the Satija Lab at NYGC. We are excited to release Seurat v5! This updates introduces new functionality for spatial, multimodal, and scalable single-cell analysis. ...
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://satijalab.org/seurat/ ...