DimPlot(combined, reduction = "umap.unintegrated", group.by = c("orig.ident", "seurat_clusters")) 未整合数据降维聚类结果 从上面图形可以明显看出,四个批次数据存在差异,接下来利用Seurat(V5)提供的分析方法进行整合。 Seurat v5使用IntegrateLayers功能实现了简化的整合分析。该方法目前支持五种整合方法。每...
#CCAobj<-IntegrateLayers(object=obj,method=CCAIntegration,orig.reduction="pca",new.reduction="integrated.cca",verbose=FALSE)#RPCAobj<-IntegrateLayers(object=obj,method=RPCAIntegration,orig.reduction="pca",new.reduction="integrated.rpca",verbose=FALSE)#Harmony obj<-IntegrateLayers(object=obj,method=Har...
运行的mnn和scvi方法的时候报错: mnn报错 结果办法就是在运行IntegrateLayers之前,导入SeuratWrappers包即可。 如下: library(SeuratWrappers)combined<-IntegrateLayers(object=combined,method=FastMNNIntegration,new.reduction="integrated.mnn",verbose=FALSE)library(SeuratWrappers)combined<-IntegrateLayers(object=combined,...
3. 最后在r中运行library(SeuratWrappers)obj <- IntegrateLayers(object = obj, method = scVIIntegration,new.reduction = "integrated.scvi",conda_env = "/home/rootyll/mambaforge/envs/scvi", verbose = FALSE) 在r中成功运行的样子: 没有gpu的话,会巨慢无比。 我的感受 如果其它方法能够顺利整合的话...
该流程的主要区别在于,在 Seurat v5 中,校正是在整个对象的全部细胞的low-dimensional space上进行的(默认为PCA空间),而不是将基因表达值本身作为校正的输入,并且不再返回integrated assay,而是直接返回一个校正的低维空间 (默认为integrated.dr)。值得注意的是,在生成整个对象的PCA空间的时候,Seurat v5 更新了Find...
DimPlot(obj, reduction ="umap.unintegrated",group.by= c("stim","seurat_annotations")) 3,一行代码去批次 Seurat v5中的integratelayer函数支持一行代码完成去批次集成分析,当前支持以下五种主流的单细胞集成去批次方法。 Anchor-based CCA integration (method=CCAIntegration) ...
('SeuratData',force=TRUE)# obj<-IntegrateLayers(# object=obj,method=FastMNNIntegration,#new.reduction="integrated.mnn",# verbose=FALSE#)# # SeuratWrappers::RunFastMNN(object.list=obj,reduction.name='mnn')#harmonyobj<-IntegrateLayers(object=obj,method=HarmonyIntegration,orig.reduction="...
# 2 other assays present: RNA, integrated # 2 dimensional reductions calculated: pca, umap mlung[["integrated"]] <- NULL mlung[["RNA"]] <- as(object = mlung[["RNA"]], Class = "Assay5") mlung[["SCT"]] <- as(object = mlung[["SCT"]], Class = "Assay5") ...
Seurat v5提供了一个新的技术,叫bridge integration,用于整合不同组学的实验结果,例如单独的scRNA-seq和scATAC-seq数据集。 这种方法利用了单独的多组学数据集作为分子“桥梁”,在低维空间中进行整合,并返回一个目标降维(例如integrated.rpca),旨在将不同批次中的共享细胞类型共嵌入。
Seurat v5 整合过程旨在返回一个单维缩减,捕获多个层之间共享的方差源,以便处于相似生物状态的细胞能够聚集。该方法返回降维(即integrated.cca),可用于可视化和无监督聚类分析。为了评估性能,我们可以使用 seurat_annotations 元数据列中预加载的单元格类型标签。