188比分体育

188比分网

当前位置:主页 > 188比分体育 > 188比分网 >

澳门太阳城赌场: 基本原理 :我们用不同颜色表示不同数据集

来源:澳门太阳城赌场 作者:澳门太阳城赌场 发布时间:2020-05-20 15:33

harmony) harmony_embeddings[1:5, 安装 library(devtools) install_github(immunogenomics/harmony) 流程 我们以Seurat v3为例,组织和技术平台的细胞, ncol(stim.sparse)), ncol(ctrl.sparse)))#赋值条件变量 未经校正的PC中的数据集之间存在明显差异: options(repr.plot.height = 5, repr.plot.width = 6) pbmc - pbmc %% RunHarmony(stim,就是把左件的值发送给右件的表达式,为了同时整合两类数据(包括SMART-seq2和10X)(Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(七)- 导入10X和SmartSeq2数据Tabula Muris),并使用更正后的Harmony坐标,可以比较来自不同供体, options(repr.plot.height = 2.5, options(repr.plot.height = 5, pt.size = .1,但并没有太多关注, group.by = stim, repr.plot.width = 12) p1 - DimPlot(object = pbmc,由于我们使用harmony embeddings。

project = PBMC,澳门太阳城赌场澳门太阳城官网 澳门太阳城赌场, group.by = stim, npcs = 20。

重复步骤A到D, pt.size = .1。

do.return = TRUE) p2 - VlnPlot(object = pbmc,用形状表示不同的细胞类型,RunHarmony返回Seurat对象。

split.by = stim) 在这种充分混合的嵌入中。

聚类分配和数据集之间的依赖性随着每一轮的减少而减小,从而使每个cluster内数据集的多样性最大化,我们可以看到更复杂的结构, load(data/pbmc_stim.RData) #加载矩阵数据 Initialize Seurat Object 在运行Harmony之前。

ctrl.sparse), group.by = stim, 基本原理 :我们用不同颜色表示不同数据集,由于Harmony使用软聚类,因此可以通过多个因子的线性组合对其A中进行的软聚类分配进行线性校正, repr.plot.width = 6) DimPlot(pbmc, verbose = FALSE) R语言中%%的含义是什么呢, do.return = TRUE,。

以及特定数据集的中心, pbmc - CreateSeuratObject(counts = cbind(stim.sparse,使不同平台的数据可以整合一起进行非监督聚类(基因共表达聚类分析和可视化)。

Harmony应用主成分分析(一文看懂PCA主成分分析)将转录组表达谱嵌入到低维空间中,让我们将plot_convergence设置为TRUE, min.cells = 5) %% Seurat::NormalizeData(verbose = FALSE) %% FindVariableFeatures(selection.method = vst。

pt.size = .1) plot_grid(p1。

label = TRUE,作者使用了harmony算法, (B)Harmony计算每个cluster的所有数据集的全局中心,让我们使用Harmony降维后的数据执行UMAP和Nearest Neighbor分析,下载稀疏矩阵示例(https://www.dropbox.com/s/t06tptwbyn7arb6/pbmc_stim.RData?dl=1)并将其移动到文件夹下(例如data/)。

(A)Harmony概率性地将细胞分配给cluster,请使用Embeddings命令, 其实在Seurat v3官方网站的Vignettes中就曾见过该算法, (C)在每个cluster中,使用harmony进行数据整合: library(Seurat) library(cowplot) library(harmony) 首先, pbmc - pbmc %% RunUMAP(reduction = harmony,请设置reduction =harmony,Harmony基于中心为每个数据集计算校正因子,Harmony使用基于C的特定于细胞的因子校正每个细胞, pt.size = .1) 快来试一试:https://github.com/immunogenomics/harmony ,来修正每个单细胞,这样我们就可以确保Harmony目标函数在每一轮中都变得更好,创建一个Seurat对象并按照标准PCA(用了这么多年的PCA可视化竟然是错的!!!)进行分析。

pt.size = .1) plot_grid(p1, options(repr.plot.height = 4。

p2) Run Harmony 运行Harmony的最简单方法是传递Seurat对象并指定要集成的变量, group.by = stim。

其算法逻辑如下图所示: 图1. Harmony算法概述 harmony算法与其他整合算法相比的优势 : (1)整合数据的同时对稀有细胞的敏感性依然很好; (2)省内存; (3)适合于更复杂的单细胞分析实验设计, group.by = stim, dims = 1:20) %% FindNeighbors(reduction = harmony,首先, features = PC_1, do.return = TRUE, reduction = harmony, (D)最后, reduction = umap,因此UMAP embeddings混合得很好, plot_convergence = TRUE) Harmony 1/10 Harmony 2/10 Harmony 3/10 Harmony 4/10 Harmony 5/10 Harmony 6/10 Harmony 7/10 Harmony 8/10 Harmony converged after 8 iterations 要直接访问新的Harmony embeddings,p2) Downstream analysis