pbmc3k.final@assays[["RNA"]]@var.features VariableFeatures(pbmc3k.final)[1:6] 10x Genomics格式数据文件 那在介绍V5版本的assays结构之前,我们来回顾一下10X单细胞格式三个数据文件 barcodes.tsv 、features/genes.tsv和matrix.mtx文件是10X Genomics单细胞转录组测序数据的标准文件格式。这些文件通常存储在一个...
今天我们来介绍的是在R语言里面的最流行的Seurat的单细胞流程,第一步就是理解Seurat的空间单细胞对象结构。值得注意的是我们接下来(2023年12月30日之后)的教程都是基于Seurat的V5版本哦: 初试Seurat的V5版本 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 示范...
在Seurat V5中,推荐使用AggregateExpression函数来进行伪Bulk分析。 为了更加清晰的理解Seurat V5的更新,我们使用公开的单细胞组学数据来对比一下Seurat V4(以下简称V4)与V5的差异。 我们选用一个10x Chromium的小鼠神经元单细胞RNA数据,并分别使用V4和V5以相同方式读入。 ###Seurat V4 > library(Seurat) > data<-R...
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 示范数据(10x技术) 来源于:https://satijalab.org/seurat/articles/spatial_vignette.html#x-visium 因为我们要介绍的是Seurat的空间单细胞对象结构,所以理论上使用Seurat的官方数据是最好的,但是它依赖于一个githu...
Errorinncol(df):no slot of name"meta.features"forthisobjectofclass"Assay5" 那么一种方法就是等待相关的包更新以适用于V5,这其实很坐以待毙,那么可行的方式就是转化降低,还比如别人的V5对象,你想操作,但是不熟悉,那么就需要转化为V4可能更好用一点。V4、V5区别没有达到“天差地别”,不像monocle2和monocle...
Var.features中存放高变基因信息。 2)meta.data:存放细胞信息,如细胞名称,细胞源于哪个分组,细胞中被检测到的基因数量有多少以及被检测到的count数有多少,线粒体比例有多少等等。其次,后续若对细胞进行基因集打分等操作,这些数据也将保存在mata.data文件中。 3)以下文件在初始状态下均为空,在后续操作过程中,将被...
这里我们以GSE251912为例,单个样本标准文件读入V4和V5差别不大,大家下载需要的样品文件到本地,记得修改好文件夹名和文件名(barcodes.tsv.gz,features.tsv.gz,matrix.mtx.gz)。 #指定数据所在目录: data_dir<-"GSE251912/Cytokines/" #列出目录下文件名: ...
这个时候使用Seurat的V5版本和之前Seurat的V4版本读取方式并没有本质上区别,都是: sce.all=CreateSeuratObject(counts = Read10X('GSE202642/') , min.cells =5, min.features =300,)library(stringr) sce=sce.all head(rownames(sce@meta.data)) ...
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。
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。