前面获得的来自于不同celltype的marker,或者不同cluster的marker,或者每个celltype中不同分组的差异基因,上述marker构成的列表形式,可以直...
加载包
鉴定每一个cluster分组间的差异基因 group.by为分组属性, metadata中的列名, group.1,group.2,为属性中的两个水平 split为拆分的类群...
导入数据
读入数据: 表达数据的质量检测 绘制表达量的密度分布图 PCA分析 三维PCA 表达相关性分析
加载所需包 加载函数 res:分辨率越高density的单位面积越小,根据细胞数目取值从10-100 type.1和type.2分别为sample_type的两个因子 typ...
1.如何通过Seurat对象获取细胞对应的坐标? 2.如何通过Seurat对象获取原始表达数据? 3.提取特定基因阳性表达的细胞? 4.修改tsne/umap图的配色 5.查...
加载需要的包 加载函数 order.gene参数可选项: variable difftest 加载数据
加载需要用的包 加载函数 加载数据 group:orig.ident为样本名,sample_type为对应的分组 comparisons:需要做检验的分组
path为绝对路径
feature为metadata的colname中的某个属性,按照该属性的不同因子查找marker 对不同的cell.type查找marker
加载包 group为metadata中的某个colname,按照某个因素进行比较 comparisons为上述选择因素中因子的不同水平,比如"condition"这个因素下,...
过滤数据,至少在一个样本中表达水平大于n,exp.data是标准化的表达矩阵FPKM,RPKM 过滤数据,将0的数据替换为0.001 添加表达量函数 时间序列分析 读入数据 ...
前几天学习了文献CUT&Tag[https://www.jianshu.com/p/335aec753039],了解了原理以后,可以跟着官网来学习如何分析CUT&Tag数据了...
基本函数:sample_exp为不同年龄分组的表达矩阵 单细胞数据seurat_object:seurat_object_list为按照某个meta.data中的因素如cel...