seurat对象处理 找锚点

2023-10-08 07:40
文章标签 对象 处理 锚点 seurat

本文主要是介绍seurat对象处理 找锚点,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在找锚点合并之前,需要把每个seurat对象的细胞名改变成唯一
getwd() #改名字

#教程地址
#https://cloud.tencent.com/developer/article/1697249#https://bioconductor.org/packages/release/data/experiment/vignettes/scRNAseq/inst/doc/scRNAseq.html
#https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzI1Njk4ODE0MQ==&action=getalbum&album_id=1326587538303434752&scene=173&from_msgid=2247484689&from_itemidx=1&count=3&nolastread=1#wechat_redirect
rm(list = ls()) 
Sys.setenv(R_MAX_NUM_DLLS=999)
options(stringsAsFactors = F)

##########三对三的数据
1#准备原始分析数据  先手动下载  去浏览器下载文件到自己的文件夹下,然后解压
#https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi  
# 3个样本,共9个文件。需要分到9个文件夹里,并且重命名
getwd()
path="G:/silicosis/geo/GSE128033_SnRNAseq-idiopathic pulmonary fibrosis/GSE128033" #空间转录组
dir.create(path)
setwd(path)
getwd()
fs=list.files('./','^GSM')  #得到当前目录下所有以GSM开头的文件名称
fs

在这里插入图片描述

# 自行下载GSE164621数据集的GSE164621_RAW压缩包并且解压哦,这样上面的代码就可以运行啦# 然后获取3个样本信息,因为是批量,所以下面的代码可能不好理解,需要熟练掌握R语言哦
library(stringr)
samples=str_split(fs,'_',simplify = T)[,1] #取出可以分组的样本名 有三个重复GSM5015042  GSM5015043 GSM5015044 得到样本分组
samples

在这里插入图片描述

getwd()
###注意workshop的位置,决定下一个语句是否成功!
setwd("G:/silicosis/geo/GSE128033_SnRNAseq-idiopathic pulmonary fibrosis/")lapply(unique(samples),function(x){#x=unique(samples)[1]y=fs[grepl(x,fs)]folder=paste0("GSE128033/", str_split(y[1],'_',simplify = T)[,1])dir.create(folder,recursive = T)#为每个样本创建子文件夹file.rename(paste0("GSE128033/",y[1]),file.path(folder,"barcodes.tsv.gz"))#重命名文件,并移动到相应的子文件夹里file.rename(paste0("GSE128033/",y[2]),file.path(folder,"features.tsv.gz"))file.rename(paste0("GSE128033/",y[3]),file.path(folder,"matrix.mtx.gz"))
})
getwd()
samples=list.files("GSE128033/")
samples# 是两个文件夹的名字哦

在这里插入图片描述

samples=list.files("GSE128033/") %>% grep(pattern = "gz",invert = TRUE,value = TRUE)
samples# 是两个文件夹的名字哦2#创建Seurat对library(Seurat)#测试用
if(1==1){myexam=  CreateSeuratObject(counts = Read10X(folder),project = "pro" ,min.cells = 3,min.features=200)myexam=subset(myexam)
}
dim(myexam)
getwd()
# 循环读取两个文件夹下面的10x的的3个文件
sceList = lapply(samples,function(pro){#pro="GSM3660641"folder=file.path("GSE128033/",pro)CreateSeuratObject(counts = Read10X(folder),  #此处一定要加上筛选条件project = pro ,min.cells=3,min.features=200)##print(paste0("进行到第",pro,"个样本")) 不可以打印这一排
})

添加print回发生错误,所有把print语句注释掉
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

for (i in 1:length(sceList)) {#计算线粒体比例sceList[[i]][["percent.mt"]]=PercentageFeatureSet(sceList[[i]],pattern = "^MT-")
}
sceList
DefaultAssay(sceList)getwd()
save(sceList,file = 

这篇关于seurat对象处理 找锚点的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/163761

相关文章

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

Thymeleaf:生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor

我们需要引入包: <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp

Java第二阶段---09类和对象---第三节 构造方法

第三节 构造方法 1.概念 构造方法是一种特殊的方法,主要用于创建对象以及完成对象的属性初始化操作。构造方法不能被对象调用。 2.语法 //[]中内容可有可无 访问修饰符 类名([参数列表]){ } 3.示例 public class Car {     //车特征(属性)     public String name;//车名   可以直接拿来用 说明它有初始值     pu

jenkins 插件执行shell命令时,提示“Command not found”处理方法

首先提示找不到“Command not found,可能我们第一反应是查看目标机器是否已支持该命令,不过如果相信能找到这里来的朋友估计遇到的跟我一样,其实目标机器是没有问题的通过一些远程工具执行shell命令是可以执行。奇怪的就是通过jenkinsSSH插件无法执行,经一番折腾各种搜索发现是jenkins没有加载/etc/profile导致。 【解决办法】: 需要在jenkins调用shell脚

HTML5自定义属性对象Dataset

原文转自HTML5自定义属性对象Dataset简介 一、html5 自定义属性介绍 之前翻译的“你必须知道的28个HTML5特征、窍门和技术”一文中对于HTML5中自定义合法属性data-已经做过些介绍,就是在HTML5中我们可以使用data-前缀设置我们需要的自定义属性,来进行一些数据的存放,例如我们要在一个文字按钮上存放相对应的id: <a href="javascript:" d

明明的随机数处理问题分析与解决方案

明明的随机数处理问题分析与解决方案 引言问题描述解决方案数据结构设计具体步骤伪代码C语言实现详细解释读取输入去重操作排序操作输出结果复杂度分析 引言 明明生成了N个1到500之间的随机整数,我们需要对这些整数进行处理,删去重复的数字,然后进行排序并输出结果。本文将详细讲解如何通过算法、数据结构以及C语言来解决这个问题。我们将会使用数组和哈希表来实现去重操作,再利用排序算法对结果

8. 自然语言处理中的深度学习:从词向量到BERT

引言 深度学习在自然语言处理(NLP)领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型(如BERT)的演进,NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术,包括词向量、序列模型(如RNN、LSTM),以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用 词向量(Word Embedding)

使用协程实现高并发的I/O处理

文章目录 1. 协程简介1.1 什么是协程?1.2 协程的特点1.3 Python 中的协程 2. 协程的基本概念2.1 事件循环2.2 协程函数2.3 Future 对象 3. 使用协程实现高并发的 I/O 处理3.1 网络请求3.2 文件读写 4. 实际应用场景4.1 网络爬虫4.2 文件处理 5. 性能分析5.1 上下文切换开销5.2 I/O 等待时间 6. 最佳实践6.1 使用 as

Level3 — PART 3 — 自然语言处理与文本分析

目录 自然语言处理概要 分词与词性标注 N-Gram 分词 分词及词性标注的难点 法则式分词法 全切分 FMM和BMM Bi-direction MM 优缺点 统计式分词法 N-Gram概率模型 HMM概率模型 词性标注(Part-of-Speech Tagging) HMM 文本挖掘概要 信息检索(Information Retrieval) 全文扫描 关键词