于是再用这个函数提取出来第4、10群
PBMC_RespD376_for_DEG = SubsetData(PBMC_RespD376,...最好是挑有差异的,挑表达量不太低的
cds <- estimateSizeFactors(cds)
cds <- estimateDispersions(cds)
disp_table <- dispersionTable...(cds) # 挑有差异的
unsup_clustering_genes = 0.1) # 挑表达量不太低的
cds <-...setOrderingFilter(cds, unsup_clustering_genes$gene_id) # 准备聚类基因名单
plot_ordering_genes(cds)
# 图中黑色的点就是被标记出来一会要进行聚类的基因...(也就是第一张图中显示的)
htmapGenes=c(
'GAPDH','CD52','TRAC','IL32','ACTB','ACTG1','COTL1',
'GZMA','GZMB','GZMH