起因是因为我想使用seurat自带函数画热图，奈何这个图不是那么好看 DoHeatmap(pbmc,features = features,draw.lines = FALSE ) 于是，我想自己手动改一下这个热图... p= DoHeatmap(pbmc,features = features ) p$data %>%head() 提取p中的数据，这个时候我们就可以自己利用提取到的数据，去个性化的画图...但是我发现环境栏中的p和通常的p好像不太一样（就是感觉 为什么我有这个感觉呢，于是我自己画了一下热图 结果发现，我的p2和seurat的p在环境栏中确实不一样 于是就有了今天的故事，我就很想知道这究竟是什么原因...('~/gzh/seurat_codes_learning/seurat-release-5.0.2/R/visualization.R') 最后就顺利找到了源代码，可以看到DoHeatmap的画图功能其实来自于另外一个函数...SingleRasterMap，同时作者还是用其他几个自定义的函数，最终达成了DoHeatmap的画图功能。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ，Seurat均可以实现，但文献中的图大多会精美很多。...（1）Seurat优化 （2）dittoSeq 一键式 热图 （3）scillus 一键式 热图 一 载入R包，数据 仍然使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ，后台回复 anno 即可获取...(sce2,2) 二 Seurat 调整，美化 1，计算marker 基因 首先计算marker基因，然后使用seurat的DoHeatmap 函数绘制初始热图 all_markers <- FindAllMarkers...2，优化颜色，标签 基于seurat的基础上，同样也可以使用ggplot2 的一些函数进行美化 DoHeatmap(sce2, label = F , # 不加label features...四 dittoSeq 绘制 使用dittoSeq 包中的dittoHeatmap函数，快速且简单的完成热图绘制以及多个meta信息的注释 #BiocManager::install("dittoSeq
论单细胞数据分析我们还是比较信任Seurat的，这个2014就被开发来分析单细胞数据的R包。...在第二种心脏谱系中，Tbx1/10-Dach通路积极地抑制第一种心脏谱系程序，调节以后跳动心脏中的细胞多样性。最后，Ciona和小鼠的跨物种比较揭示了脊索动物的心咽网络的深层进化起源。...然后，有batch的PCs用RegressOut回归掉（这个函数在V3中放到了 ScaleData的参数vars.to.regress 中，在R中?Seurat::ScaleData）。...下面我们用Seurat V3+ 来做一个发现PC轴秘密的演示，首先我们还是清出我们的R包和老朋友pbmc3k的数据集。...在单细胞数据科学中PCA分析是属于特征选择的过程，即，哪些特征哪来分析，这当然是值得谨慎处理的。单细胞数据分析的默认参数（default parameters）时代已经一去不复返了。
本文[1]将使用从 2,700 PBMC 教程计算的 Seurat 对象来演示 Seurat 中的可视化技术。您可以从 SeuratData[2] 下载此数据集。...(pbmc3k.final)[1:100], cells = 1:500, size = 4, angle = 90) + NoLegend() 将主题应用于绘图 使用 Seurat，所有绘图函数默认返回基于...我们发现这对于小簇特别有用，这些小簇并不总是使用无偏聚类来分离，但看起来却截然不同。...例如，假设 DC 在聚类中与单核细胞合并，但我们想根据它们在 tSNE 图中的位置来了解它们的独特之处。...，Seurat 还提供了用于操作和组合绘图的新辅助功能。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ，Seurat均可以实现，但文献中的图大多会精美很多。...本次介绍Seurat 以及 ggplot2绘制，优化堆叠小提琴图的方法。 一 载入R包，数据 仍然使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ，后台回复 anno 即可获取。...首先计算marker基因，然后使用seurat的DoHeatmap 函数绘制初始热图 all_markers <- FindAllMarkers(object = sce2) top5 Seurat-堆叠VlnPlot图 Seurat的VlnPlot函数中stack 参数可以实现堆叠小提琴图，flip 是否翻转 #Seurat 的stack 函数 a <- VlnPlot(sce2...三 ggplot2-堆叠小提琴图 1，提取，转化数据 首先使用FetchData提取出marker gene的表达量，celltype /seurat_clusters（宽数据），然后转为ggplot2
最近在分析单细胞数据，用DoHeatmap画热图的时候遇到一个问题，列标签（也就是每个细胞亚群的名字）出界了，在最后保存的图片里面不能完整显示。...load("pbmc3k_final.rds") library(Seurat) library(dplyr) pdf('1.pdf', width = 14, height = 10) DoHeatmap...(scRNA, features = top5$gene, size = 3) + NoLegend() dev.off() 查看一下DoHeatmap这个函数的参数 其中有三个参数是跟label（标签相关...那么下面我们通过修改这几个参数来调整标签的大小，位置和角度，让它能完整的显示在绘图区域 pdf('2.pdf', width = 14, height = 10) DoHeatmap(scRNA, features...如果大家有更好的解决方法，欢迎下面留言讨论。 关注“生信交流平台”公众号，后台回复"DoHeatmap"，获取pbmc3k_final.rds文件。 ?
有人提问，他自己做单细胞的gsva, 细胞通讯，转录因子，拟时序, inferCNV这些分析，发现特别的消耗计算资源，因为项目很多，每个细胞亚群都是过万的细胞。...我们以 seurat 官方教程为例： rm(list = ls()) library(Seurat) # devtools::install_github('satijalab/seurat-data'...比如subset函数就有downsample参数 使用起来超级方便，subset(sce, downsample = 15) 即可，全部的 代码如下： features= c('IL7R', 'CCR7...(subset(sce ), features = features, size = 3 ) table(Idents(sce)) DoHeatmap...自己写函数进行抽样 # 每个细胞亚群抽10 allCells=names(Idents(sce)) allType = levels(Idents(sce)) choose_Cells = unlist
学习一个工具，系统了解这个领域，在这里有： 翻译学习法 认知学习法 通勤学习法 追踪工具动态 相信我，你并不孤独 因为国内的单细胞数据分析人员越来越多，而Seurat为单细胞数据分析提供了一个很好的思考框架...其实Seurat是给了每个操作过程的参数记录： 就拿我们seurat自带的数据集来看吧： Seurat::pbmc_small@commands 这返回的是一个list，他说想看PCA的参数，其实这样就可以了...> 我们发现Seurat的图是用ggplot2实现的，这样我们就可以基于函数的返回对象来用自己的ggplot功底修复了： require(Seurat) p DoHeatmap(pbmc_small...程序中，也就是给他界面化。...这要求再开发者不单要对Seurat的函数和数据对象及其依赖的R包和环境有所了解，还要求他要懂得Shiny的语法和结构。其实这个问题下的讨论多是想要弥补Seurat与Shiny的界限。
是一个用于处理单细胞RNA测序数据的工具，它接受多个参数来指定不同的配置和运行选项。...进行数据归一化，使用了ScaleData函数。 运行PCA分析，提取出变异特征的主成分，这一步骤使用了RunPCA函数。...使用RunHarmony函数对数据进行整合，通过指定"orig.ident"来整合不同样本的细胞。 运行UMAP降维，并将降维后的结果保存在seuratObj对象中。...slot='data'表示从SingleCellExperiment对象的"data" slot中获取数据。 mu=1是cosg函数中的一个参数，用于调整标记基因识别的准确性和灵敏度。默认值为1。...⑤可视化COSG找到的top标记基因不同分组的表达情况 分别用 DoHeatmap和 DotPlot可视化各分组top10和top3 需要注意的是，使用 SetIdent函数可以为特定细胞或整个数据集中的所有细胞设置标识类别信息
导读 本文介绍了新版Seurat在数据可视化方面的新功能。主要是进一步加强与ggplot2语法的兼容性，支持交互操作。...PBMC教程中计算的Seurat对象演示Seurat中的可视化技术。...updated-and-expanded-visualization-functions 除了对FeaturePlot进行更改外，还更新和扩展了其他几个绘图函数，添加了一些新特性，并取代了现在不推荐的函数...applying-themes-to-plots 在Seurat v3.0中，所有绘图函数默认情况下都返回基于ggplot2的绘图对象，允许我们像其他基于ggplot2的绘图对象一样轻松地再次操作绘图。...我们发现，对于那些并不总是使用无偏聚类进行分离的小集群来说，这一点特别有用，但是它们看起来非常不同。
我们以 seurat 官方教程为例： rm(list = ls()) library(Seurat) # devtools::install_github('satijalab/seurat-data'...seurat版本的 avg_logFC 不一样 top5 % group_by(cluster) %>% top_n(5, avg_logFC) DoHeatmap(...sce,top5$gene,size=3) 普通的热图或者气泡图可视化 DT::datatable(sce.markers) library(dplyr) # 不同seurat版本的 avg_logFC...不一样 top5 % group_by(cluster) %>% top_n(5, avg_logFC) DoHeatmap(sce,top5$gene,size=...其实这个函数不仅仅是接受一个向量，还可以接受一个列表，代码如下： head(top5) top5=top5[!
该工具基本对标R上的Seurat v4版本，并能对不同来源的数据进行一些自适应的参数设置而无需用户自行摸索。本文以其提供的pbmc3k流程来大致介绍该工具的基本使用方法。...DrawQC(pbmc;obs_name="percentage_mt") DrawQC(pbmc) 通过这两个质控图，我们可以看到pbmc这个数据中线粒体基因在不同细胞中表达比例的分布，以及细胞中...函数像Seurat或者Scanpy一样去看图设定过滤参数并进行细胞的过滤，但ASCT更为推荐用户使用 AutoFilter!(pbmc) 来进行自动过滤。...来进行数据的标准化和高变基因的选取，这两个步骤一般也不需要用户进行参数的调整。ASCT的PCA！函数会对数据先进行归一化，再计算PCA，或者直接利用FastRowScale!已经算好的归一化数据。...可以通过trt/ctl参数来设定不同分组之间进行比较，同时使用group_name来设置分组变量的名称，还能通过sub_group参数来限定只对某个特定批次的样本搜寻marker基因等多样化的分析。
library(dplyr)推荐使用第二种方法，这样不更改原始亚群分群，只是在metadata中增加了一列图片2 提取子集当我们想把表达感兴趣基因的细胞提取出来单独分析时，可使用此函数。...seurat标准流程3 如何分群是合理的我们知道FindClusters函数中不同的resolution参数会带来不同的结果，而且即使某个亚群内部的细胞也会有一定的异质性，那么到底分群多少是合适的呢？...#先执行不同resolution 下的分群library(Seurat)library(clustree)sce 函数，确认亚群标志基因，结合生物学背景来解释分群结果。图片4 细胞亚群等比例抽样当数据特别大时，可以采用等比例抽样的方式，降低运算时间。...函数以文献中标记基因作图#若想查看下述marker_genes在T细胞中的表达，首先需要将T细胞相关亚群提取出来sce=pbmctable(Idents(sce))#提取单细胞相关亚群t_sce = sce
然而，要深入理解数据中的异质性，需要通过无偏的方式将细胞分组，这就是聚类的作用。...seurat seurat, resolution = 1) resolution 参数用来决定聚类结果的颗粒度：是返回较大的细胞群体（如主要细胞类型），还是更小、更精细的细胞群...在这里，使用较高的分辨率以实现更细致的聚类。可以多次运行FindClusters 函数，尝试不同的分辨率值。...最新的聚类结果可以通过Idents(seurat) 或seurat@active.ident 获取，而之前的聚类结果则保存在 meta.data 槽（seurat@meta.data）中的不同列里。...因此，相关函数提供了min.pct和logfc.threshold参数，用以设定效应大小的阈值。 你可能已经意识到这个过程耗时较长。实际上，有一个名为“presto”的包提供了更快速的解决方案。
下面是粉丝linbo的笔记投稿 前言 视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV19Q4y1R7cu 一般来讲，不同亚群的细胞具有不同的功能，因此亚群分析对于研究十分重要...如上文中所言，Seurat工具可通过调整FindClusters函数中的resolution参数进行调整细胞亚群数目，一般在0.1-1之间，值越大，亚群数目越多，但是亚群数目过多，后续分析越耗力耗神。...另一种方法是对感兴趣的细胞亚群进行亚群细分或者对相近的细胞亚群进行合并，进而来增加或减少亚群数目。 然而在单细胞数据分析中，一般初步的亚群分类结果可能将同类细胞分成若亚类。...亚群细分有两种方法：第一种，调整FindClusters函数中的resolution参数使亚群数目增多；第二种，将此亚群提取出来，再重新降维聚类分群。 上文我们将几个亚群合并为T细胞这个大亚群。...那我们来试试clustree，首先依旧是读取我们的数据 ## 重新读取数据 rm(list = ls()) library(Seurat) library(ggplot2) library(patchwork
我们将使用之前从 2，700个 PBMC 教程中计算的 Seurat 对象在 演示可视化技术。...您可以从这里[1]下载此数据集 SeuratData::InstallData("pbmc3k") library(Seurat) library(SeuratData) library(ggplot2...FeaturePlot()可视化功能更新和扩展 除了更改之外，其他几个绘图功能也已更新和扩展，具有新功能，并接管了现已废弃的函数的功能 # Violin plots can also be split...要使用，只需制作基于 ggplot2 的散点图，并将生成的绘图传递给绘图函数geom_pointDimPlot() FeaturePlot() HoverLocator()等 # Include additional...例如，让我们假设 DCs 与聚类中的单核细胞合并，但我们想根据它们在 tSNE 绘图中的位置来了解它们的独特之处。
进行数据归一化，使用了ScaleData函数。 运行PCA分析，提取出变异特征的主成分，这一步骤使用了RunPCA函数。...使用RunHarmony函数对数据进行整合，通过指定"orig.ident"来整合不同样本的细胞。 运行UMAP降维，并将降维后的结果保存在seuratObj对象中。...slot='data'表示从SingleCellExperiment对象的"data" slot中获取数据。 mu=1是cosg函数中的一个参数，用于调整标记基因识别的准确性和灵敏度。默认值为1。...n_genes_user=100是cosg函数中的一个参数，指定在计算标记基因时要考虑的top基因数量。...⑤可视化COSG找到的top标记基因不同分组的表达情况 分别用 DoHeatmap和 DotPlot可视化各分组top10和top3 需要注意的是，使用 SetIdent函数可以为特定细胞或整个数据集中的所有细胞设置标识类别信息
接下来的教程中，我们将以Seurat 分析框架 为基础，从数据预处理、聚类分析到可视化的完整流程，深入讲解如何从原始数据中提取有意义的生物学信息。...此矩阵中的值表示在每个单元格（列）中检测到的每个特征（即 gene;row）的分子数。...请注意，最新版本的 cellranger 现在也使用 h5 文件格式输出，可以使用 Seurat 中的函数读取该格式。...默认情况下，只有先前确定的变量特征用作输入，但如果你想选择不同的子集，可以使用 argument 进行定义。...使用FindMarkers()测试特定的聚类组之间的差异。 性能优化（Seurat v5）： min.pct：设置基因在群体中的最小表达比例。 logfc.threshold：设置最小对数差异阈值。
Signac包中的ReadMGATK()函数使得mgatk的输出能够直接以适合于Signac后续分析的格式读入R语言环境中。...在此过程中，将这些数据加载进来，并将其作为一个新检测添加到Seurat对象中。...识别有意义的mtDNA变异 接下来，可以确定线粒体基因组中在不同细胞间存在差异的位点，并根据这些变异在细胞中的出现频率将细胞分为不同的克隆型。...理论上，高链一致性减少了等位基因频率受测序错误影响的可能性（这种错误通常只发生在一个链上，而不是另一个链上，这是由于前导核苷酸的内容和mtDNA基因分型中的一个常见错误）。...，可以利用Seurat的标准功能来展示这些频率如何在不同细胞间分布。
然而在注释过程中，Marker基因的可视化是必不可少的，以前我们做了一个投票：可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，是基于R编程语言的Seurat包的5个基础函数相信大家都是已经烂熟于心了： VlnPlot...(subset(pbmc, downsample = 100), features = features, size = 3) 接下来我们一起看看基于R编程语言的Seurat包的5个基础函数的可视化，如何使用...Python编程语言进行“平替”： 基于R编程语言的Seurat包 library(Seurat) library(ggplot2) library(gridExtra) #加载实例数据 data('pbmc_small...'')+NoLegend() }) gridExtra::grid.arrange(grobs = pList, ncol = 3) scanpy import scanpy as sc #加载实例数据...这个matrixplot可视化方法在基于R编程语言的Seurat包的里面没有对应的方法哦！
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