seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入

  •  Python读取.h5ad文件
import anndata
import pandas as pd
adata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad")
#adata.X.todense()#将稀疏矩阵转成普通矩阵
#X=pd.DataFrame(adata.X.todense())
#cell_name=adata.obs.index
#chr_name=adata.var.index
#X.index=cell_name
#X.columns=chr_name
#X=X.T #行为peak,列为cell
#X.to_csv('/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/SCALE_ATAC.tsv',sep='\t')


#或者
import scanpy as sc
annData = sc.read_h5ad('/home/sanyy/cSTAR/pertubseq/K562_gwps_raw_singlecell_01.h5ad')
K562DataFrame = annData.to_df()#这里显示的就是单细胞数据的pandas.DataFrame类型了
#其中annData.var里面的是细胞,annData.var里面的是基因

#如果是csv则直接
pd.read_csv()
  • R读取.h5ad文件
library(reticulate)
reticulate::py_config()
Sys.which('python')  # 该python 下要安装了anndata
SCALE_atac <- "output/adata.h5ad"
ad <- import("anndata", convert = FALSE)
final_ad <- ad$read_h5ad(SCALE_atac)#获取anndata数据成功
  • 输出csv格式文件
K562Dat
Seurat是一种R语言中的流式细胞分析工具,用于单细胞RNA测序数据的分析和可视化。在引用中提到,通过加载已经构建好的Seurat对象,可以查看Seurat对象的具体参数和数据。该对象包含了多个样本和其对应的基因表达数据,可以通过相应的方法进行数据处理和可视化。而在引用中提到了一种类似的算法,可以将所有excel文件按行合并成一个大的excel表格,不管行列名的差异。这种方法可能会导致合并后的表格中存在很多NA值。此外,在引用中还提到了一种将Excel文件逐个读取并合并到列表的方法。总结来说,Seurat可以用于对单细胞RNA测序数据进行分析和可视化,并能够处理多个样本的数据。而合并Excel文件的方法可以用于将多个Excel文件合并成一个大的表格。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [批量读取文件夹下所有excel文件里的内容,放入列表 把所有不管行列名如何excel合并成一个大的excel 批量...](https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/124060182)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入](https://blog.csdn.net/Sanye2022/article/details/127666508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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