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)) # create a Seurat obje...
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...
Seurat V5 多了layer结构,可能导致了转换的失败。将Seurat V5的Assay转换成V3的Assay就可以使用SeuratDisk的函数进行转换了 # remove existed filesfile.remove('data/pbmc.h5Seurat')## Warning in file.remove("data/pbmc.h5Seurat"): cannot remove file## 'data/pbmc.h5Seurat', reason 'No such file or ...
这里研究的目的是量化标准scRNA-seq pipeline在软件之间(即,Seurat与Scanpy)和同一软件的多个版本之间(即,Seurat v5与v4, Scanpy v1.9与v1.4, Cell Ranger v7与v6)的变异性。 Seurat和Scanpy在默认的scnaseq工作流中显示出相当大的差异 下图显示了使用PBMC 10k数据集与默认设置比较Seurat v5.0.2和Scanpy v1.9.5...
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]...
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...
Greetings! I was trying to download seurat v5 through github but there wre some technical issues with my Mac now. May I ask when will the latest seurat v5 be released on CRAN so I can directly download using: install.packages('Seurat') t...
将Seurat v5与v4进行比较,在重要差异基因、marker和logFC估计值集方面存在相当大的差异。logFC计算的差异源于不同版本间伪计数应用程序的变化。Marker选择的差异完全来自于logFC计算和过滤参数的差异。将Scanpy v1.9与较早的v1.4进行比较还揭示了重要marker基因和marker list的巨大差异,这是由于删除了不同版本之间的...
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 3.Seurat...
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/ ...