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原创 scanpy运行时报错LLVM errpr

system 目录中找到并删除 lib 文件。

2025-03-25 17:17:08 162

原创 seurat绘图报错The following requested variables were not found: percent.mt

需要提前计算再运行绘图代码即可。

2025-03-06 21:10:00 206

原创 读取geo公共数据Seuratrds报错

报错解决。

2025-02-11 10:20:51 65

原创 DoubletFinder报错

与Seuratv5版本冲突,函数修改为paramSweep即可。

2025-01-21 20:20:47 213

原创 deseq2计算的logFC与自己手动计算的不一致原因?

帮助他人分析测序数据时发现手动计算的logfc数值似乎与deseq2计算得到的logfc数值有所偏差。为了进一步确认自己是否是代码/数据分析出现了问题,去github上进一步查找了一下deseq2包的源代码,确认一下deseq2计算时进行了什么操作。对自己的数据手动运行源代码操作比对结果,首现计算出每个样本的标化因子。​​最后得到logfc,比对后与deseq2一致,可见无误!

2025-01-01 19:29:10 383

原创 scMetabolism安装报错

​​​​​​执行devtools::install_github("YosefLab/VISION@v2.1.0")报错。发现是依赖包loe出现问题,需要重新安装,执行下列命令重新安装后即可。

2024-12-24 21:23:30 292

原创 r语言储存格式为png时出现灰色背景

函数生成 PNG 图像时,图像中会存在灰色背景,通常是因为默认情况下。会为图形添加一个灰色的背景。在save时添加一个参数即可解决。

2024-12-24 21:20:21 129

原创 报错Error in (function (classes, fdef, mtable) :

最开始以为是没有library(rms),后来发现已经成功library了,另外的R包在加载的时候将已有的calibrate函数进行了屏蔽,需要强制给定r包。

2024-12-23 15:24:45 276

原创 ggplot2设置标题居中

使用ggplot2进行绘图时,需要设置参数来调整title是否居中。再使用theme函数更改居中参数。首先使用ggtitle给定题目。

2024-12-11 16:58:06 311

原创 cellchat运行报错Cell labels cannot contain `0`

查阅后发现,cellchat输入的数据cluster命名不能为0,这里我使用的解决方法是在每个群前+C。cellchat运行报错。

2024-12-07 01:06:54 134

原创 seurat读取文件read10x()报错

seurat读取文件报错,查阅github发现是cellranger版本适配问题,需要将features.tsv文件重新命名为gene.tsv,并解压所有gz文件。

2024-11-25 20:30:59 434

原创 GseaVis包使用报错

查阅github发现是由于代码默认只有三色,所以只能画三条通路,通过修改curveCol增加颜色数量即可。

2024-11-21 19:39:53 216

原创 tar解压文件报错invalid option -- ‘�‘Try ‘tar --help‘ or ‘tar --usage‘ for more informat

问题,注意全程使用英文输入法操作。

2024-11-20 22:39:54 385

原创 SVM-RFE报错 could not find function “Plotaccuracy“

查找发现与使用的r脚本不包括这个函数有关,需更新脚本为如下。

2024-11-19 14:03:15 706

原创 tar.gz解压报错

检查后发现是由于文件不完整,重新下载原文件并解压即可解决报错。解压tar.gz时报错。

2024-11-13 10:47:49 408

原创 r绘图treeplot报错解决

经查阅github发现是由于ggtree包出现问题。重新运行安装ggtree并重启r即可画图成功。

2024-11-12 17:52:36 459

原创 kegg enrichplot报错

经查阅发现是 pvalueCutoff 和qvalueCutoff 为0.05无富集到通路,增大cutoff值后即可画出。使用enrichplot绘图时报错。

2024-11-10 00:07:01 756

原创 SeuratV5教程

默认情况下,我们采用一种全局缩放归一化方法“LogNormalize”,该方法通过细胞的总表达量对每个细胞的特征表达量进行归一化处理,然后乘以一个缩放因子(默认情况下为10,000),并对结果进行对数变换。该对象包含单单元数据集的数据(如计数矩阵)和分析(如PCA或聚类结果),在Seurat v5中,计数矩阵存储在pbmc[["RNA"]]$counts中。接下来,我们计算数据集中表现出高细胞间变异性的特征子集(即在某些细胞中高度表达,而在其他细胞中低度表达的特征)。10.cluster注释。

2024-08-22 12:44:22 1844

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