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scRNA挖掘 |只有矩阵如何构建单细胞对象？meta信息如何利用？
SAMD11 . . . 2）读取meta文件 meta <- 1.2 创建seurat对象 依然使用CreateSeuratObject 函数，此处count 为读取的矩阵文件。 sce0 <- CreateSeuratObject(counts = data) sce0 head(sce0@meta.data) An object of class Seurat 19790 1，CreateSeuratObject中的meta.data参数 CreateSeuratObject函数除了简单的过滤条件外 ，还有一个重要的meta.data参数，可以输入提供的meta信息。 CreateSeuratObject函数的帮助文档中也很明确的提到了该点要求。 发现问题后，只需要将meta文件的cellid列转为rownames即可。
1.8K30编辑于 2023-08-25 - 来自专栏小汪Waud
多个单细胞样本数据的循环读取
library("Seurat") scrna_data_ctrl <- Read10X("data/GSE96583/ctrl/") ctrl <- CreateSeuratObject( counts , min.cells = 3, min.features = 200) scrna_data_stim <- Read10X("data/GSE96583/stim/") stim <- CreateSeuratObject sample_list){ filedir = str_c("data/GSE96583/",sample) scrna_data <- Read10X(filedir) Seurat_object <- CreateSeuratObject "GSE96583" "ctrl" [6] "stim" "GSM2829942" "GSM3489182" "GSM3972018" "papers" [11 str_c("data/GSE96583/",sample) # 数据的读取 scrna_data <- Read10X(filedir) # 对象的构建 Seurat_object <- CreateSeuratObject
2.7K10编辑于 2023-02-16 - 来自专栏生信菜鸟团
10x单细胞的3个文件如果仅仅是提供了mtx呢
示例代码是： rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) library(Seurat) sce1 <- CreateSeuratObject(Read10X [5] "4602STDY7018923___AAATGCCCAGTAAGAT" [6] "4602STDY7018923___AACCATGCAGTCGTGC" > head(rl) [1] "RP11 -34P13.3_ENSG00000243485" "FAM138A_ENSG00000237613" [3] "OR4F5_ENSG00000186092" "RP11- 34P13.7_ENSG00000238009" [5] "RP11-34P13.8_ENSG00000239945" "RP11-34P13.14_ENSG00000239906" 后续可以慢慢修饰这个 也就是说 readMM 函数即可，然后配合CreateSeuratObject来构建对象！ 降维聚类分群和生物学注释都走起！
3.1K20发布于 2021-05-24 - 来自专栏三流程序员的挣扎
2022-11-11-工作
昨天的控件点击时通过外面，加个 listener。然后如果外部设定当前选中位置，也要刷新一下页面，所以刷新逻辑放到设置 textSelectedIndex 中去。
26030编辑于 2022-11-13 - 来自专栏生信菜鸟团
【文献荐读】骨髓单细胞测序：一码通
H21 <- CreateSeuratObject(counts = H21, project = "H21", min.cells = 3, min.features = 100) H21 H23 <- CreateSeuratObject(counts = H23, project = "H23", min.cells = 3, min.features = 100) H23 H24 <- CreateSeuratObject = H32, project = "H32", min.cells = 3, min.features = 100) H32 H33 <- CreateSeuratObject(counts = H33 = 3, min.features = 100) H36 H38 <- CreateSeuratObject(counts = H38, project = "H38", min.cells = 3, ]] H34 <- ob.list[[7]] H35 <- ob.list[[8]] H36 <- ob.list[[9]] H38 <- ob.list[[10]] H39 <- ob.list[[11
92811编辑于 2024-07-10 - 来自专栏单细胞天地
Seurat4.0系列教程3：合并数据集
/data/pbmc4k/filtered_gene_bc_matrices/GRCh38/") pbmc4k <- CreateSeuratObject(counts = pbmc4k.data, project /data/pbmc8k/filtered_gene_bc_matrices/GRCh38/") pbmc8k <- CreateSeuratObject(counts = pbmc8k.data, project -34P13.7 . . . . . . . . . . . . . . . ## RP11-34P13.8 . . . . . . . . . . . . . . . ## RP11-34P13.14 . . . . . . . . . . . . . . . ## RP11-34P13.9 . . . . . . . . . . . . . . . ## FO538757.3 . . . . . . . ## RP11-34P13.14 . . . . . . . . . . . . . . . ## RP11-34P13.9 . . .
8.5K51发布于 2021-07-02 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Signac R｜如何合并多个 Seurat 对象 (2)
pbmc500_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc500.counts, fragments = frags.500) pbmc500 <- CreateSeuratObject meta.data=md.500) pbmc1k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc1k.counts, fragments = frags.1k) pbmc1k <- CreateSeuratObject meta.data=md.1k) pbmc5k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc5k.counts, fragments = frags.5k) pbmc5k <- CreateSeuratObject meta.data=md.5k) pbmc10k_assay <- CreateChromatinAssay(pbmc10k.counts, fragments = frags.10k) pbmc10k <- CreateSeuratObject assay <- CreateChromatinAssay(counts = counts.500, sep = c(":", "-"), min.features = 500) pbmc500 <- CreateSeuratObject
79410编辑于 2024-12-30 - 来自专栏静心物语313的Coding
第 11 节： 11-HttpHandler简介
1、新建--》项目--》选中Web项--》Asp.net空Web应用程序--》右键项目---》添加---》一般处理程序（这样建的网站是最好的方法，没有多余的代码生成） 2、新建--》网站--》Asp.net空网站（这是兼容ASP(VB语言 2000年的技术)开发方式）（不推荐用这种方式） 3、.ashx与ashx.cs文件 1）双击ashx文件会直接打开进入ash.cs文件。 2）类Test1实现了IHttpHandler 接口。IHttpHandler接口中的方法在类Test1中进行了重写（页面加载的过程应该是完成了：Shift+Alt+F10） 3）ashx文件中起作用的就是<....Class="Web.Test1">这个。 4）然后会调用这个Test1类中的方法ProcessRequest(HttpContext context):这个方法主要是处理页面的请求。 5）context.Response设置“响应”“context.Request获取“请求” 6）ashx.cs文件其实还是C#文件。网页逻辑编写。主要是这个文件
50110发布于 2020-03-24 - 来自专栏脑洞前端
每日一荐周刊 2019-11-11 - 2019-11-15
2019-11-15[网站] 有的什么我们需要在 Google Play 上下载软件，但是苦于没有通畅的网络(关于如何获取畅通的网络我在 2019-11-01 讲到，感兴趣可以看看)。 网站地址：https://apkpure.com/ 2019-11-14[技巧] 很多时候我们会看到一些英文的简写。 2019-11-13[技巧] 今天要分享的是关于 Bash 中历史记录那些事。 2019-11-12[技巧] dig 命令是常用的域名查询工具，可以用来测试域名系统工作是否正常。 ~ type dig # dig is /usr/bin/dig 2019-11-11[分享] 今天是双十一，大家剁手快乐。
43110发布于 2019-11-26 - 来自专栏生信宝典
翻车实录之Nature Medicine新冠单细胞文献|附全代码
(counts = C141, project = "C141",min.cells = 3, min.features = 200) C142<-CreateSeuratObject(counts = <-CreateSeuratObject(counts = C149, project = "C149",min.cells = 3, min.features = 200) C152<-CreateSeuratObject anyway，我们仿照作者进行分群，在Epithelial中TPPP3-Ciliated（13，25），KRT18（15），Myeloid中CD68-Macrophages（0、1、2、3、4、5、7、8、9、11 准备完数据后，准备画图： new_order = c('0','1','2','3','4','5','7','8','9','11','12','16','17','20','21','23','28 Macrophages','4'='Macrophages','5'='Macrophages','7'='Macrophages','8'='Macrophages','9'='Macrophages','11
1.5K10发布于 2020-05-26 - 来自专栏生信菜鸟团
【斑马鱼肾脏】多个单细胞数据整合分析（一）
BiocManager::install("org.Dr.eg.db") library('org.Dr.eg.db') # BiocManager::install("TxDb.Drerio.UCSC.danRer11 .refGene") library('TxDb.Drerio.UCSC.danRer11.refGene') # BiocManager::install("BSgenome.Drerio.UCSC.danRer11 ") library('BSgenome.Drerio.UCSC.danRer11') # devtools::install_github("kudusch/ktools@main") library eosinophils, project = "GSE112438_eosinophils", min.cells = 10, min.features = 200) GSE112438_hspc <- CreateSeuratObject GSE112438_hspc, project = "GSE112438_hspc", min.cells = 10, min.features = 200) GSE112438_lymphocytes <- CreateSeuratObject
25710编辑于 2024-11-23 - 来自专栏单细胞天地
如何读取单细胞数据
Read10X(data.dir = paste(dataset_loc, ids[1],"filtered_feature_bc_matrix", sep="/")) seurat_obj <- CreateSeuratObject Read10X_h5(file.path(dataset_loc, ids[1], "filtered_feature_bc_matrix.h5"), use.names = T) seurat_obj <- CreateSeuratObject row names as the gene IDs rownames(counts) <- gene_ids colnames(counts) <- cell_ids seurat_obj <- CreateSeuratObject 1L),sep="_") d10x }) seurat_merge <- do.call("cbind", d10x.data) # for "dgCMatrix" seurat_data <- CreateSeuratObject Read10X(data.dir = paste(dataset_loc, file,"filtered_feature_bc_matrix", sep="/")) seurat_obj <- CreateSeuratObject
5.9K35发布于 2020-06-23 - 来自专栏flytam之深入前端技术栈
leetcode 11
题目大意，给n个点，在一个数轴上。每个点对x轴作垂线，找出由两条垂线和X轴组成的一个“容器”的装的水面积最大。就是两条垂线较小的高度*两垂线高度的面积最大。 1、暴力做法 两两遍历。显然是会超时的 2、思路一 从左到右，找出以每一个点所在的垂线作为较矮的高度时候的最大面积，把每个点的垂线作为最大面积一一比较即可。也就是一个点分别往左扫和往右扫。
39610发布于 2020-01-14 - 来自专栏北野茶缸子的专栏
bioinfo09-10x数据格式及其导入为seurat对象
ctrl_raw_feature_bc_matrix") # Turn count matrix into a Seurat object (output is a Seurat object) ctrl <- CreateSeuratObject (counts = ctrl_counts, min.features = 100) 这里我们使用CreateSeuratObject 将矩阵转换为 ctrl_raw_feature_bc_matrix") # Turn count matrix into a Seurat object (output is a Seurat object) stim <- CreateSeuratObject into R using the tximeta[10] package, while kallisto-bustools output can be read using the BUSpaRse[11 scRNA-seq_online/lessons/readMM_loadData.html [10] tximeta: https://bioconductor.org/packages/3.14/tximeta [11
1.3K50编辑于 2022-05-19 - 来自专栏ops技术分享
openstack（11）
服务需求：在配置 OpenStack 身份认证服务前，必须创建一个数据库及权限授权。
59940发布于 2021-05-06 - 来自专栏生信菜鸟团
表达矩阵逆转为10X的标准输出3个文件
dat) head(meta) ## 前面大量的代码，都是数据预处理 library(Seurat) dat[1:4,1:4] class(dat) # 重点是构建 Seurat对象 pbmc <- CreateSeuratObject 示例代码是： rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) library(Seurat) sce1 <- CreateSeuratObject(Read10X -34P13.7 hg38_ENSG00000239945 hg38_RP11-34P13.8 hg38_ENSG00000239906 hg38_RP11-34P13.14 hg38_ENSG00000241599 hg38_RP11-34P13.9 hg38_ENSG00000279928 hg38_FO538757.3 hg38_ENSG00000279457 hg38_FO538757.2 1878960 matrix.mtx 读取这3个文件，进入R里面： rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) library(Seurat) sce <- CreateSeuratObject
4.8K21发布于 2020-03-27 - 来自专栏网络收集
JavaScript（11）
表1 用于获日期时间的getXxx 方法 说明 getFullYear() 返回一个表示年份的4位数字 getMonth() 返回值是0（一月）到11（十二月）之间的一个整数 getDate
36420编辑于 2022-04-06 - 来自专栏技术杂记
Gin 11
- 16:14:57 | 400 | 1.487198ms | 192.168.56.105 | POST /loginJSON [GIN] 2018/07/11 - 16:15:12 181.733µs | 192.168.56.105 | POST /loginForm [GIN] 2018/07/11 - 16:15:34 | 400 | 368.599µs | | POST /loginForm [GIN] 2018/07/11 - 16:16:17 | 200 | 140.609µs | 192.168.56.105 | POST /loginForm [GIN] 2018/07/11 - 16:18:09 | 400 | 225.385µs | 192.168.56.105 | POST /loginForm of 18 bytes < HTTP/1.1 400 Bad Request < Content-Type: application/json; charset=utf-8 < Date: Wed, 11
62720发布于 2021-08-10 - 来自专栏小汪Waud
Seurat对象的构建和信息提取
dgCMatrix" # attr(,"package") # [1] "Matrix" # 构建 Seurat 对象 # 初步过滤一般不需要修改参数，除非数据实在太难看 Seurat_object <- CreateSeuratObject ScRNAdata <- Read10X_h5(filename = "GSM3489182_Donor_01_raw_gene_bc_matrices_h5.h5") Seurat_object <- CreateSeuratObject read.table( "data/GSM2829942/GSM2829942_HE6W_LA.TPM.txt", row.names = 1, header = T) Seurat_object <- CreateSeuratObject CreateSeuratObject( counts, project = "CreateSeuratObject", assay = "RNA", names.field = 1,
3.2K33编辑于 2023-02-16 - 来自专栏从小白开始修炼
【C++11】C++11——包装器
function包装器 1.function包装器概念 function包装器也叫做适配器，C++11中的function本质是一个类模板，也是一个包装器。
60620编辑于 2023-10-15
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