同时单细胞也不再是单样本单物种单器官的技术,往往会用到多样本整合分析的技术,这方面Seurat团队是最值得关注的。他们提出了一套用于单细胞样本整合分析的算法,Comprehensive integration of single cell data,并打包成Rpackages可以说是很贴心了。 其整合单细胞数据的核心函数之一就是:FindIntegrationAnchors {Seurat} ...
同时单细胞也不再是单样本单物种单器官的技术,往往会用到多样本整合分析的技术,这方面Seurat团队是最值得关注的。他们提出了一套用于单细胞样本整合分析的算法,Comprehensive integration of single cell data,并打包成Rpackages可以说是很贴心了。 其整合单细胞数据的核心函数之一就是:FindIntegrationAnchors {Seurat} i...
Seurat在进行多个单细胞样品分析时，有两种处理方式，直接合并和批次效应校正后合并。我们分别介绍这两种分析方法。1、直接合并 直接使用merge函数将两个样品合并，这个方法直接将两个对象内的数据矩阵分别合并到一起，生成一个新的Seurat对象 merged.ifnb<- merge(x = ifnb.list[[1]],y = ifnb.list[2])合并...
昨天我在单细胞天地的教程: 使用seurat3的merge功能整合8个10X单细胞转录组样本 完完整整的展示了如何使用seurat3的merge功能整合8个10X单细胞转录组样本,因为这个数据集的文章作者使用的是cellranger流程,而且…
h5格式可直接使用Read10X_h5函数读入,多样本的批量读入可能稍微麻烦点,可以选择使用lapply函数批量读入目录下所有h5,返回list先merge再创建Seurat对象。 01 单样品读入 这里我们以GSE237611为例,点击custom展开文件,勾选h5格式将其下载到本地。 #使用Read10X_h5函数读入: ...
在seurat3里面多个10X单细胞转录组整合其实就一个merge函数而已 首先分开读取全部的8个10X单细胞转录组数据 需要下载的文件有点大,约200M,所以如果在中国大陆,通常是会下载失败,大家加油哦。链接是:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/download/?acc=GSE106273&format=file ...
Hi, I'm getting an error when trying to merge two Seurat objects: > myeloid_subset <- merge(myeloid_subset, y = myeloid_strays_1) Error in apply(X = GetAssayData(object = object, assay = assay, slot = "scale.data")[, : dim(X) must have a...
library(Seurat) options(Seurat.object.assay.version = "v5") Baron <- Seurat::Read10X("./data/umi_counts/Pancreas_datasets/Baron_human") Baron_obj <- CreateSeuratObject(Baron) Baron_obj$dataset <- "Baron" Muraro <- Seurat::Read10X("./data...
以下是进行单细胞测序 merge Seurat对象 的一般步骤: 1. 创建多个样本的Seurat对象 在R语言环境中,首先需要利用Seurat包中的函数,将每个样本的单细胞测序数据导入并转换为Seurat对象。对每个样本进行数据质量控制、归一化和细胞类型鉴定等步骤后,即可得到多个独立的Seurat对象。 2. 合并多个Seurat对象 使用Seurat包中的...
h5格式可直接使用Read10X_h5函数读入,多样本的批量读入可能稍微麻烦点,可以选择使用lapply函数批量读入目录下所有h5,返回list先merge再创建Seurat对象。 01 单样品读入 这里我们以GSE237611为例,点击custom展开文件,勾选h5格式将其下载到本地。 #使用Read10X_h5函数读入: ...