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我试图使用for循环来简化以下代码：a2 <- CreateSeuratObject (raw.data =samples.data <- c("a1.data", "a2.data", "a3.data") for (j in samples.data) {
i <- CreateSeuratObjectbas
浏览 0修改于2019-11-29得票数 0
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我的代码如下：SD_5K_HUMAN <- CreateSeuratObject(counts = HUMAN_SD_5K.data, min.cells = 0,project = "human")
BNL.5K <- CreateSeuratOb
浏览 11修改于2021-03-13得票数 0
我通常将过滤后的特征bc矩阵(包括barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz和matrix.mtx.gz文件)通过Read10X函数导入到R环境中，并通过CreateSeuratObjectSeurat对象；
countsData <- read.delm(file=“~path/ Tumor2 1_COUNT.csv.gz "，header = TRUE，sep =”，") Tumor2<-CreateSeuratObject
浏览 20修改于2020-10-23得票数 0
我正在尝试使用R和Seurat绘制tSNE图，但收到了关于CreateSeuratObject的错误消息。0cancer <- CreateSeuratObject
浏览 792修改于2020-09-26得票数 0
cell2=c(-0.8, 0.3), cell3=c(2.0, 0.1), cell4=c(1.0, 1.0))test <- CreateSeuratObject
浏览 0修改于2019-11-29得票数 1
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PseudoGenome Analysis/JLatInducedPseudo filtered_feature_bc_matrix/")ctrl <- CreateSeuratObject
浏览 12提问于2022-08-12得票数 -1
meta$brain.region) : 然而，在这里使用它可以像预期的那样工作：
> assign(seurat.obj.new, CreateSeuratObject
浏览 0修改于2019-11-29得票数 0
zf_brain-master/data")library(dplyr) CreateSeuratObject
浏览 1035修改于2021-02-07得票数 1
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pc <- CreateSeuratObject(counts = for_sc, project = "pc", min.cells = 3, min.features = 200)
pc <- NormalizeData
浏览 5修改于2020-01-26得票数 0
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length(genes),mu=500,size=1),ncol=500)colnames(mat) = paste0("cell",1:500)
sobj = CreateSeuratObject
浏览 54提问于2021-08-05得票数 0
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length(genes),mu=500,size=1),ncol=500)colnames(mat) = paste0("cell",1:500)
sobj = CreateSeuratObject
浏览 40提问于2021-08-19得票数 0
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_______________________________________________________sobj_pre <- CreateSeuratObject
浏览 2修改于2021-06-21得票数 1
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