物联网app开发 SoupX：单细胞转录组分析去除环境轻侮RNA

发布日期：2024-11-06 06:30    点击次数：197

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前边咱们先容了decontX去除环境轻侮RNA的要领（decontX：单细胞转录组分析去除环境轻侮RNA），常用的其实还有SoupX，要领并莫得优劣，感兴致的不错作念个对比。不外在要领的操作上，decontX比较于SoupX那是相等浅易了。SoupX的分析可基分内为三花样：1-Calculate the profile of the soup. 2-Estimate the cell specific contamination fraction. 3-Infer a corrected expression matrix。SoupX提出是cluster后的数据，大致留神好的，这么会得到较好得效果。相似的，物联网app开发soupX校正后的矩阵亦然少许，要是需要用它进行下贱分析，提出取整数。

github王人集：https://github.com/constantAmateur/SoupX

原文王人集：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/303727v1

181期：生死存一线，小算四害毒开（230）

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接下来咱们望望具体的操作：领先装配软件

install.packages('SoupX')library(SoupX)library(Seurat)

然后即是获得input文献，单细胞count矩阵即可：第一个是raw count（莫得历程过滤大致原始的），第二个是过滤后的矩阵（履历过质控）。

toc = GetAssayData(object = scRNA_ha, slot = "counts")dirs = list.files('./',pattern='[scRNA]$')seurat_object = lapply(dirs,function(dirs){ CreateSeuratObject(counts = Read10X(dirs), project = dirs)})Merge_obj <- merge(seurat_object[[1]], y = c(seurat_object[[2]],seurat_object[[3]]), add.cell.ids =c("AA","HC","SD")) #并吞一个组的数据tod = GetAssayData(object = Merge_obj, slot = "counts")dim(tod) #[1] 33538 27304dim(toc) #[1] 23046 19074tod <- tod[rownames(toc),]

揣测soup抒发谱，校正矩阵：

#揣测soup抒发谱sc = SoupChannel(tod, toc, calcSoupProfile = FALSE)soupProf = data.frame(row.names = rownames(toc), est = rowSums(toc)/sum(toc), counts = rowSums(toc))sc = setSoupProfile(sc, soupProf)#add celltype clusterssc = setClusters(sc, setNames(scRNA_ha$celltype, rownames(scRNA_ha@meta.data)))#Estimating the contamination fraction揣测轻侮分数sc = setContaminationFraction(sc, 0.2)#建立轻侮分数20%sc = autoEstCont(sc)#Correcting expression profile,roundToInt=TRUE暗示矩阵取整out = adjustCounts(sc, roundToInt=TRUE)# seurat_obj[["RNA"]]@counts <- out

好了，这即是soupX的系数内容了物联网app开发，也很浅易其实。至于后续，那即是使用校正的矩阵重新进行降维聚类了。不外依然那句话，这些都是可选的，一定不要依模画样在我方的数据上，联厚实质情况。以为共享有效的，点个赞再走呗！

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