对细胞簇重命名

对细胞簇重命名

分享是一种态度

1 加载R包2 读取Seurat object3 读取细胞簇的命名表4 对细胞簇重命名1 加载R包代码语言:javascript复制library(Seurat)

library(ggplot2)2 读取Seurat object代码语言:javascript复制# Remove variables

rm(list = ls())

# Set workdir

workdir <- 'F:/R_Language/R_Practice/scRNA_Seq_column'

setwd(workdir)

# Load seurat object variable

sub_cells <- readRDS(file = "data/Raw_data/sub_cells.Rds")

DT::datatable(sub_cells@meta.data)3 读取细胞簇的命名表代码语言:javascript复制dataset_loc <- 'F:/R_Language/R_Practice/scRNA_Seq_column/data/Raw_data'

label_names <- read.csv(file.path(dataset_loc, 'Rename_name.csv'), header=T)

DT::datatable(label_names)4 对细胞簇重命名代码语言:javascript复制# Rename celltype

seurat_data <- sub_cells

labers = label_names[match(as.numeric(as.character(seurat_data@active.ident)), label_names[, 1]), 2]

seurat_data$labers <- labers

# Add clusters information

metadata <- seurat_data@meta.data

metadata$new_labers <- paste0('C', metadata$cluster, ': ', metadata$labers)

# Change cluster order

a <- names(table(metadata$new_labers))

b <- gsub(":.*$", "", a)

c <- a[order(as.numeric(gsub("C", "", b)))]

metadata$new_labers2 <- factor(metadata$new_labers, levels=c)

seurat_data@meta.data <- metadata

# Visualize

DimPlot(seurat_data, reduction = "tsne", group.by = "labers", label=T, label.size=5, pt.size=1) + ggtitle('Add celltype')代码语言:javascript复制DimPlot(seurat_data, reduction = "tsne", group.by = "new_labers", label=T, label.size=5, pt.size=1) + ggtitle('Add cluster inforamtion')代码语言:javascript复制DimPlot(seurat_data, reduction = "tsne", group.by = "new_labers2", label=T, label.size=5, pt.size=1) + ggtitle('Change cluster order')往期回顾

OSCA单细胞数据分析笔记10—Marker gene detection

NC单细胞文章复现(七):Gene expression signatures(2)

多组学分析肺结核队列的记忆T细胞状态

单细胞混样测序至少可以区分性别

如果你对单细胞转录组研究感兴趣,但又不知道如何入门,也许你可以关注一下下面的课程

生信爆款入门-2021第4期数据挖掘(GEO,TCGA,单细胞)2021第4期明码标价之共享96线程384G内存服务器

相关推荐

365彩票手机版下载 电信10000管家:您的宽带生活助手
Microsoft365个人版 成都川菜馆排名 2025成都川菜馆排行榜