seurat

发布时间：2024-07-27 06:19
下面围绕“seurat”主题解决网友的困惑

服务器安装新版本R及Seurat方法

Seurat需要很多新的依赖包,否则会安装失败。服务器为CentOS版本。 目前报错的,未完成安装的依赖包有:httr,leiden,plotly,reticulate,SeuratObject. 目前已更新...

Seurat 3.0 实例教程

默认情况下,只使用前面确定的变量特性作为输入,但是如果您希望选择不同的子集,可以使用features参数来定义。 Seurat提供了几种有用的方法来可视化细胞和定义PCA的...

Seurat基础知识

调用Assay中的数据的方式为，以调取一个名为PBMC的Seurat对象中Assay integrate中的nomalized数据为例： PBMC@assays$RNA@data 元数据，对每个细胞的描述。一般计...

Seurat取子集时会用到的函数和方法

调用方法： PBMC@assays$RNA@data ：调用normalized后数据 元数据，对每个细胞的描述。一般计算的nFeature_RNA等信息就以metafeature的形式存在Seurat对象的met...

seurat对象结构

可以使用 "[[" 来提取特定的 Assay ， DimReduc 或 Graph 对象。还可以使用 "[[" 将新对象添加到Seurat对象中；Seurat将找出新的关联对象在 Seurat 对象中的位置。...

Seurat(v4)官方教程 | Introduction to scRNA-seq i

Seurat v4 包含一组方法，用于跨数据集匹配(或“对齐”)共享的细胞群。这些方法首先识别处于匹配生物状态的交叉数据集细胞(“锚”)，可以用于纠正数据集之间的技术...

【单细胞测序数据分析-1】认识Seurat对象数据结构/

默认情况下，我们是对Seurat中的RNA的Assay进行操作。可以通过 @active.assay 查看当前默认的assay，通过 DefaultAssay() 更改当前的默认assay。 结构 counts ...

实验记录3:用R包Seurat进行QC、PCA分析与t-SNE聚类

Seurat是一种R包，设计用于QC，分析和探索单细胞RNA-seq数据。 Seurat旨在使用户能够从单细胞转录组测量中识别和解释异质性来源，并整合不同类型的单细胞数据。运...

单细胞seurat包的原理解析

Normalize之后的数据储存在seurat[['RNA']]@data这里。首先我们合并数据的时候一般直接用的是merge，所以不同样本的细胞的数值不会发生变化。这里截取whitebird的...

Seurat识别细胞类群的原理(FindNeighbors和FindClus

众所周知，seurat在降维之后主要依据两个函数来进行细胞分类，这里我们来深入了解一下seurat如何进行细胞分类的。 首先我们来看有关分类的两个函数 我们来一一解...

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