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百万级别的单细胞数据是怎样完成注释的(R)
1.背景知识
细胞数量太大时，单纯的一次降维聚类分群是无法搞定的，所以需要二次分群然后把注释的结果重新放回原来的对象中。
2.加载数据
sce.Rdata是降维聚类分群+手动注释的结果,其中celltype列是细胞类型注释列。
seurat_Fibro.obs.csv是成纤维细胞二次分群+注释得到的meta表格。在本公众号聊天框(注意不是评论区)回复：anno1039可以获取本文的示例数据。
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制rm(list = ls())
library(Seurat)
library(dplyr)
library(ggplot2)
load("sce.Rdata")
DimPlot(sce, reduction = "umap",label=T)+NoLegend()+
scale_color_brewer(palette = 'Set1')
image.png
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制subcell_annotator = read.csv('seurat_Fibro.obs.csv',row.names = 1)['celltype']
head(subcell_annotator)
## celltype
## AAAGGATGTAGAAACT-1 M0
## AACAAAGGTAAGGTCG-1 M0
## AACGGGACAACACAGG-1 M1
## AACTTCTTCCTACAAG-1 M0
## AAGATAGGTCGTTGGC-1 M1
## AAGCCATTCTAGACCA-1 M1
unique(subcell_annotator$celltype)
## [1] "M0" "M1"
3.整合
将二次分群的结果整合到原来的seurat对象的meta.data中去
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制sce$celltype = as.character(Idents(sce))
sce$celltype = ifelse(sce$celltype=='Fibroblasts',
subcell_annotator$celltype[match(colnames(sce),rownames(subcell_annotator))],
sce$celltype)
这句是R语言基础部分的两个精华知识ifelse和match的合体。 真羡慕你一步到位从我这里学到了这么厉害的技能
百万级别的单细胞数据是怎样完成注释的(R)
1.背景知识
细胞数量太大时，单纯的一次降维聚类分群是无法搞定的，所以需要二次分群然后把注释的结果重新放回原来的对象中。
2.加载数据
sce.Rdata是降维聚类分群+手动注释的结果,其中celltype列是细胞类型注释列。seurat_Fibro.obs.csv是成纤维细胞二次分群+注释得到的meta表格。在本公众号聊天框(注意不是评论区)回复：anno1039可以获取本文的示例数据。
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制rm(list = ls()) library(Seurat) library(dplyr) library(ggplot2) load("sce.Rdata") DimPlot(sce, reduction = "umap",label=T)+NoLegend()+ scale_color_brewer(palette = 'Set1')image.png image.png
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制subcell_annotator = read.csv('seurat_Fibro.obs.csv',row.names = 1)['celltype'] head(subcell_annotator)代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制## celltype ## AAAGGATGTAGAAACT-1 M0 ## AACAAAGGTAAGGTCG-1 M0 ## AACGGGACAACACAGG-1 M1 ## AACTTCTTCCTACAAG-1 M0 ## AAGATAGGTCGTTGGC-1 M1 ## AAGCCATTCTAGACCA-1 M1代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制unique(subcell_annotator$celltype)## [1] "M0" "M1"3.整合
将二次分群的结果整合到原来的seurat对象的meta.data中去
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制sce$celltype = as.character(Idents(sce)) sce$celltype = ifelse(sce$celltype=='Fibroblasts', subcell_annotator$celltype[match(colnames(sce),rownames(subcell_annotator))], sce$celltype)这句是R语言基础部分的两个精华知识ifelse和match的合体。 真羡慕你一步到位从我这里学到了这么厉害的技能
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版权声明：本文标题：百万级别的单细胞数据是怎样完成注释的(R) 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://it.en369.cn/jiaocheng/1748304760a2282789.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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