优雅地展示20w单细胞热图|非Doheatmap 超大数据集 细胞数太多

本文主要是介绍优雅地展示20w单细胞热图|非Doheatmap 超大数据集 细胞数太多,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!

单细胞超大数据集的热图怎么画?昨天刚做完展示20万单细胞的热图要这么画吗? 今天就有人发消息问我为啥他画出来的热图有问题。

问题起源

昨天分享完  20万单细胞的热图要这么画吗?,就有人问为啥他的数据会出错。我们先来看下他的数据

  • 数据输入部分

cluster_gene_stat=FindAllMarkers(d.all,only.pos = TRUE,logfc.threshold = 0.4)head(cluster_gene_stat)table(cluster_gene_stat$cluster)DimPlot(d.all)d.all$orig.ident=Idents(d.all)table(d.all$orig.ident)Idents(d.all)=paste0('cluster',d.all$orig.ident)a=AverageExpression(d.all,return.seurat = TRUE)a$orig.ident=rownames(a@meta.data)head(a@meta.data)head(markers)markers=cluster_gene_statDoHeatmap(a,draw.lines = FALSE, slot = 'scale.data',assay = 'SCT',          features = markers %>%group_by(cluster) %>%dplyr::slice_max(avg_log2FC,n = 5) %>% .$gene )
  • 画图所需数据

他画出来的图是这样:

markers$cluster=paste0("cluster",markers$cluster)markers$cluster=factor(markers$cluster,levels = unique(markers$cluster))DoHeatmap(a,draw.lines = FALSE, slot = 'scale.data',assay = 'SCT',          features = markers %>%group_by(cluster) %>%dplyr::slice_max(avg_log2FC,n = 5) %>% .$gene )

  • 和我的图20万单细胞的热图要这么画吗? 区别在于没有列名,图注也不完整,且热图色块是乱序的


解决方法

  • 1. 方倒是简单,重新添加列名即可添加即可

Idents(d.all)=paste0('cluster',d.all$orig.ident)a=AverageExpression(d.all,return.seurat = TRUE)a$orig.ident=rownames(a@meta.data)DoHeatmap(a,draw.lines = FALSE, slot = 'scale.data',      assay = 'SCT',group.by = 'orig.ident',          features = markers %>%group_by(cluster) %>%dplyr::slice_max(avg_log2FC,n = 5) %>% .$gene )

  • 2. 调整因子顺序,让热图中的色块更好看些

markers$cluster=factor(markers$cluster,levels = paste0('cluster',seq(0,8,1)) )head(markers)head(a@meta.data)DoHeatmap(a,draw.lines = FALSE, slot = 'scale.data',assay = 'SCT',group.by = 'orig.ident',          features = markers %>%group_by(cluster) %>%dplyr::slice_max(avg_log2FC,n = 5) %>% .$gene )

但是你会发现 右边地图注少了cluster8。

为什么cluster8会缺失?我觉得这是bug,盲猜可能由于markers内的cluster8对应地基因在a里是na


  • 3. 自己手动添加图注cluster8即可

DoHeatmap(a,features =  markers %>%group_by(cluster) %>%dplyr::slice_max(avg_log2FC,n = 5) %>% .$gene,          draw.lines = FALSE,group.by = 'orig.ident') +  ggplot2:: scale_color_discrete(name = "Identity", labels =  paste0('cluster',seq(0,8,1))  )

  • 3. 如果热图中想多加几个基因的话 

DoHeatmap(a,features =  markers %>%group_by(cluster) %>%dplyr::slice_max(avg_log2FC,n = 15) %>% .$gene,          draw.lines = FALSE,group.by = 'orig.ident') +  ggplot2:: scale_color_discrete(name = "Identity", labels =  paste0('cluster',seq(0,8,1))  )

只能这样了,这里所有热图都挺丑的,瘸子里面选巧匠吧


画外音:

这种热图不好看的根本原因在于数据的问题。提示我们需要合并、删除某些cluster,然后再来画热图会更好看。

如果你不会合并、删除某些cluster。可以先看看我之前的直播:

直播四-单细胞个性化注释、细分亚群并把细分亚群放回总群

如果还是不懂,找机会再直播一次~


这篇关于优雅地展示20w单细胞热图|非Doheatmap 超大数据集 细胞数太多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/569805

相关文章

MySQL InnoDB引擎ibdata文件损坏/删除后使用frm和ibd文件恢复数据

《MySQLInnoDB引擎ibdata文件损坏/删除后使用frm和ibd文件恢复数据》mysql的ibdata文件被误删、被恶意修改,没有从库和备份数据的情况下的数据恢复,不能保证数据库所有表数据... 参考:mysql Innodb表空间卸载、迁移、装载的使用方法注意!此方法只适用于innodb_fi

mysql通过frm和ibd文件恢复表_mysql5.7根据.frm和.ibd文件恢复表结构和数据

《mysql通过frm和ibd文件恢复表_mysql5.7根据.frm和.ibd文件恢复表结构和数据》文章主要介绍了如何从.frm和.ibd文件恢复MySQLInnoDB表结构和数据,需要的朋友可以参... 目录一、恢复表结构二、恢复表数据补充方法一、恢复表结构(从 .frm 文件)方法 1:使用 mysq

mysql8.0无备份通过idb文件恢复数据的方法、idb文件修复和tablespace id不一致处理

《mysql8.0无备份通过idb文件恢复数据的方法、idb文件修复和tablespaceid不一致处理》文章描述了公司服务器断电后数据库故障的过程,作者通过查看错误日志、重新初始化数据目录、恢复备... 周末突然接到一位一年多没联系的妹妹打来电话,“刘哥,快来救救我”,我脑海瞬间冒出妙瓦底,电信火苲马扁.

golang获取prometheus数据(prometheus/client_golang包)

《golang获取prometheus数据(prometheus/client_golang包)》本文主要介绍了使用Go语言的prometheus/client_golang包来获取Prometheu... 目录1. 创建链接1.1 语法1.2 完整示例2. 简单查询2.1 语法2.2 完整示例3. 范围值

Vue项目的甘特图组件之dhtmlx-gantt使用教程和实现效果展示(推荐)

《Vue项目的甘特图组件之dhtmlx-gantt使用教程和实现效果展示(推荐)》文章介绍了如何使用dhtmlx-gantt组件来实现公司的甘特图需求,并提供了一个简单的Vue组件示例,文章还分享了一... 目录一、首先 npm 安装插件二、创建一个vue组件三、业务页面内 引用自定义组件:四、dhtmlx

javaScript在表单提交时获取表单数据的示例代码

《javaScript在表单提交时获取表单数据的示例代码》本文介绍了五种在JavaScript中获取表单数据的方法:使用FormData对象、手动提取表单数据、使用querySelector获取单个字... 方法 1:使用 FormData 对象FormData 是一个方便的内置对象,用于获取表单中的键值

Rust中的BoxT之堆上的数据与递归类型详解

《Rust中的BoxT之堆上的数据与递归类型详解》本文介绍了Rust中的BoxT类型,包括其在堆与栈之间的内存分配,性能优势,以及如何利用BoxT来实现递归类型和处理大小未知类型,通过BoxT,Rus... 目录1. Box<T> 的基础知识1.1 堆与栈的分工1.2 性能优势2.1 递归类型的问题2.2

Python使用Pandas对比两列数据取最大值的五种方法

《Python使用Pandas对比两列数据取最大值的五种方法》本文主要介绍使用Pandas对比两列数据取最大值的五种方法,包括使用max方法、apply方法结合lambda函数、函数、clip方法、w... 目录引言一、使用max方法二、使用apply方法结合lambda函数三、使用np.maximum函数

Redis的数据过期策略和数据淘汰策略

《Redis的数据过期策略和数据淘汰策略》本文主要介绍了Redis的数据过期策略和数据淘汰策略,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录一、数据过期策略1、惰性删除2、定期删除二、数据淘汰策略1、数据淘汰策略概念2、8种数据淘汰策略

轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作

《轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作》:本文主要介绍轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作的相关资料,MySQL提供了多个JSON函数,用于处理和查询JSON数... 目录一、jsON_EXTRACT 提取指定数据二、JSON_UNQUOTE 取消双引号三、JSON_KE