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scRNA-seq—读入数据详解

在本课中,我们将讨论盘点数据可以采用的格式,以及如何将其读入R,以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。...当您使用Read10X()函数读入数据时,Seurat会自动为每个细胞创建一些元数据。此信息存储在seurat对象的meta.data槽中(更多内容请参阅下面的注释)。...nFeature_RNA:每个细胞检测到的基因数量 读取多个样本`for loop` 在实践中,一般可能需要读取几个样本,同样使用我们前面讨论的两个函数(read10X()或readMM())中的一个来读入数据...variable in input){ command1 command2 command3 } 我们今天将使用的for循环将遍历两个样本“file”,并为每个样本执行两个命令 (1)读入计数数据...(Read10X()) (2)从读入数据创建Seurat对象(CreateSeuratObject()): # Create each individual Seurat object for every

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Seurat空间转录组分析(一)数据读入

关于空间转录组分析的学习,我推荐先学习单细胞转录组分析,熟练掌握单细胞的数据读入,常规分析,整合去批次,以及部分高级分析(例如拟时序、转录因子和细胞通讯分析),在这个基础上,理解和学习单细胞空间转录组就非常快了...在学习此空转教程之前,我先介绍一下空转数据如何读入R语言,然后构建成Seurat对象。 一. 导读 空间数据如何储存在Seurat中?...空转数据如何读入R语言 Step1....3.1 缺少IHC图像 有些时候从数据库中下载得到的数据,由于缺少IHC图像,可以利用以下方式进行读取: # 把空间数据当成单细胞数据读入 test_data2 = Read10X("....Spatial", key = "image_", coordinates = coord.df ) test_data2 SpatialDimPlot(test_data2) 以上就是空转数据读入

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Seurat空间转录组分析(一)数据读入

关于空间转录组分析的学习,我推荐先学习单细胞转录组分析,熟练掌握单细胞的数据读入,常规分析,整合去批次,以及部分高级分析(例如拟时序、转录因子和细胞通讯分析),在这个基础上,理解和学习单细胞空间转录组就非常快了...在学习此空转教程之前,我先介绍一下空转数据如何读入R语言,然后构建成Seurat对象。 一. 导读 空间数据如何储存在Seurat中?...空转数据如何读入R语言 Step1....3.1 缺少IHC图像 有些时候从数据库中下载得到的数据,由于缺少IHC图像,可以利用以下方式进行读取: # 把空间数据当成单细胞数据读入 test_data2 = Read10X("....Spatial", key = "image_", coordinates = coord.df ) test_data2 SpatialDimPlot(test_data2) 以上就是空转数据读入

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Python中Json文件的读入和写入以及simplejson

JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。...JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java,JavaScript, Perl, Python等)。...在python中使用Json Import json .json文件的读入 with open(filePath,'r')as f: data = json.load(f) data是字典类型...函数1dumps(dict):将python字典json化,接收参数为字典类型 函数2sort_keys:设置是否排序字典 函数3dump():对文件对象的处理 函数4 loads(str)解析json...StringIO import StringIO io = StringIO() #创建文件流对象 json.dump(['cynthia istesting'], io) #把 json编码数据导向到此文件对象

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各种读入方式速度比较

今天我收集了一下众大佬的读入优化,来做个比较 特别鸣谢:my,zyh,hzwer,lyq 首先看一下各位大佬的读入优化 my(这是个超级大蒟蒻) 这是我自己yy着写出来的,虽然长得丑,但是也不快 1 inline...就是机房里的电脑 评测方式 随机生成一组数据 测试不同的读入方式对相同的数据读入速度 一种方式测试3-4次 单位:S 测试1:对于le6的int随机数据读入 cin 1.716 1.711 1.823...0.1505 0.1504 0.1533 hzwer 0.1626 0.1519 0.1357 0.1348 fread 0.2388 0.1229 0.1257 0.1228 不难看出,对于1e6的数据读入差距已经非常明显了...测试2:对于1e7的int随机数据读入 cin 17.01 16.93 17.13 cin+ios 3.44 3.413 3.416 scanf 3.606 3.583 3.575 my 1.478...和上面的排名基本类似 测试3:对于1e6的long long 随机数据读入 cin 1.649 1.648 1.647 cin+ios 0.4287 0.3868 0.3863 scanf 0.4644

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数据科学学习手札05)Python与R数据读入存出方式的总结与比较

数据分析的过程中,外部数据的导入和数据的导出是非常关键的部分,而Python和R在这方面大同小异,且针对不同的包或模块,对应着不同的函数来完成这部分功能: Python 1.TXT文件 导入: 以某证券软件导出的...txt格式股票数据为例: ?...\test\input\重庆美团商品基本信息.csv',engine='python')  查看data,证实成功读入: ?...写出: 上面我们完成了对之指定csv文件的读入,并以数据框的形式存放在data中,下面我们将data中的数据写出到新命名的文件中: data.to_csv(r'C:\Users\windows\Desktop...与R对基本数据类型的读入写出大致如上,而对数据库文件等较复杂数据的处理以后会提及。

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甲基化芯片数据下载如何读入到R里面

既然要开始甲基化芯片数据挖掘实战,那么首先要有数据咯!需要区别的是甲基化芯片样本的idat原始文件,以及甲基化信号值矩阵。...前面我们介绍了如何在GEO里面下载甲基化数据,拿到的数据文件必须要导入到R里面才能分析,现在我们就讲一下不同数据如何导入R里面。 首先你需要成功下载哦。...再次强调,这个方法适用于数据集的研究者处理好了idat芯片原始数据,而且处理的格式符合要求哈。大概率上,你还是得自己去下载idat芯片原始数据走minfi流程的。...其实就是使用了这个数据集存放在GEO里面的 _series_matrix.txt.gz 文件而已,这个文件直接读入到R即可,没什么好说的了。...如果是TCGA数据库的甲基化芯片数据 通常呢,tcga数据库的样本数量很大,而idat芯片原始文件太大,所以一般就直接下载甲基化信号矩阵即可。 通常我建议大家在UCSC的XENA浏览器下载。

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cytofWorkflow之读入FCS文件(一)

robinson_lab/cytofWorkflow/ 实际上跑一下cytofWorkflowbioconductor官网教程就足够了,我这里把他们的教程拓展一下,以一篇发表在nature medicine杂志的文章数据为例子...下载FCS文件 前面我们介绍了流式细胞术数据文件标准,FCS文件类型 ,来龙去脉。...FCS 3.2规范完整版可以下载http://flowcyt.sf.net/fcs/fcs32.pdf 当然了,我们如果处理的是公共数据,通常是比较老的版本,不过,只要是FCS 3.0以上就ok。...glioblastoma》: 链接是:https://www.nature.com/articles/s41591-019-0694-x 它的 Data availability 部分就清晰地列出来了cytof数据和单细胞转录组数据存放的地方...cytofWorkflow流程示例数据集 其实R包 HDCytoData 就内置了一些cytof数据集哈, 不同数据集,需要不同的函数来下载,所以对网速要求比较高: library(HDCytoData

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