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...
虽然说我们安装了Seurat的V5版本,但是初次使用的时候加载就报错了,如下所示: The sp package is now running under evolution status 2 (status 2 uses the sf packageinplace of rgdal) Error: package or namespace load failedfor'SeuratObject’inloadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()...
首先我们下载安装相关的软件,读入数据,数据读取没有什么变化! #install packagesinstall.packages('Seurat')library(Seurat)#安装一些额外的包setRepositories(ind=1:3,addURLs=c('https://satijalab.r-universe.dev','https://bnprks.r-universe.dev/'))install.packages(c("BPCells","presto","glmGamPoi"))...
单细胞测序数据分析/多样本单细胞SeuratV5标准流程分析全代码/单细胞转录组最新教程/单细胞数据一键分析/单细胞Harmony整合去批次/单细胞实战/入门共计19条视频,包括:单细胞SeuratV5标准流程全代码、单细胞数据下载和读取、单细胞txt&csv&h5格式多样本批量读取整合分析等
如何将Seurat_v4对象转换为Seurat_v5对象 代码语言:javascript 复制 #确认一下所用的Seurat包版本packageVersion('Seurat')###library(ggplot2)#这里是找了一个之前的复现过的数据,将seuratv4对象转为v5对象。 sce=readRDS("./sce.all_int.rds")sce_v4=sce 具体...
V5的升级部分主要体现在以下4个方面(https://satijalab.org/seurat/articles/get_started_v5_new),本次先介绍第一个:Seurat V5中去批次方法的集成。 Seurat v5引入了更加灵活和精简的基础架构,可以用一行代码完成不同的集成去批次算法,极大的减少了不同方法的环境准备和数据处理时间,可以更聚焦在使用哪种方法效果...
首先,我们需要创建两个seuratv5对象 代码语言:javascript 复制 #为了演示,我们把pbmc对象分成2个数据集,进行整合分析dim(pbmc)#137142638pbmc$group=ifelse(pbmc$nCount_RNA>2200,yes="CTRL",no='STIM')table(pbmc$group)4##4# In linewithprior workflows,you can also into split your object into a li...
Bmk_Space_mapping.R是非常实用的对百创S1000空间转录组数据进行下游分析和作图的工具。但是因为v5版Seurat创建的对象格式与v4版不同,因此不适用于v5版Seurat。本次对部分命令修改,修改后的脚本可适用与v5版Seurat。 近期Seurat v5版本正式上线,创建的对象相较于v4版本,数据结构也有所变化,用之前Bmk_Space_mapping_...
一:已有V4/V5的seurat,再安装V4/V5 以下展示已有V4,安装V5 ##1.新建一个目录,检查已有的R包默认安装路径,不要重复#检查R包默认安装路径.libPaths()#新建dir.creat("/home/biosof/seurat5/")#保存.libPaths(c('/home/biosof/seurat5/',"/usr/local/lib/R/site-library",...)) ##...
新版本的Seurat朝这个方向做了进一步的努力。在本文中作者提出一种基于“桥式集成”('bridge integration’)的多模态数据整合方法,借助一个多组学数据桥("multi-omic bridge"),将不同模态的数据整合到一起。并通过几组百万级单细胞多组学数据验证的这种方法的准确性、稳定性和可解释性。