Seurat标准单细胞RNA测序DimPlot 图

本文介绍了如何利用R语言中的Seurat库处理pbmc_small数据集,进行预处理如归一化、PCA和聚类分析,然后通过DimPlot展示基于UMAP的细胞分布情况,不同颜色代表不同细胞类型。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Seurat 提供了一个内置的数据集,名为 “pbmc_small”,用于演示和测试。以下是一个例子,展示了如何使用这个数据集来创建一个 DimPlot 图。

首先,你需要加载 Seurat 库和数据集:

library(Seurat)
data("pbmc_small")

然后,你需要对数据进行一些预处理,包括归一化,识别高方差基因,进行主成分分析(PCA),并找出聚类:

pbmc_small <- NormalizeData(pbmc_small)
pbmc_small <- F
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