发布日期：2024-09-28 14:37 点击次数：120
学员暗意他在处分这个数据集（GSE152938）的工夫，因为数据集里面是5个样品小程序订制开发公司，关联词唯唯一个是肤浅组织的样品，分组是不屈衡的，是以需要聚集其它数据集的肤浅组织，关联词不知说念如安在r编程话语里面操作。
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数据集（GSE152938）如下所示的数据集（GSE152938）文献姿首 ：
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文献姿首关于这个数据集（GSE152938），不错使用底下的代码进行批量读取哈：
dir='GSE152938_RAW'samples=list.files( dir )samples sceList = lapply(samples,function(pro){ # pro=samples[1] print(pro) tmp = Read10X(file.path(dir,pro )) if(length(tmp)==2){ ct = tmp[[1]] }else{ct = tmp} sce =CreateSeuratObject(counts = ct , project = pro , min.cells = 5, min.features = 300 ) return(sce)}) do.call(rbind,lapply(sceList, dim))sce.all=merge(x=sceList[[1]], y=sceList[ -1 ], add.cell.ids = samples ) names(sce.all@assays$RNA@layers)sce.all[["RNA"]]$counts # Alternate accessor function with the same resultLayerData(sce.all, assay = "RNA", layer = "counts")sce.all <- JoinLayers(sce.all)dim(sce.all[["RNA"]]$counts )学员给了一个肤浅东说念主的肾脏组织数据集（GSE131685），同期咱们读取它，如下所示的文献姿首：
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数据集（GSE131685）亦然雷同的读取姿首：
dir='GSE131685_RAW/outputs/'samples=list.files( dir )samples
上头的这两个数据集走咱们给宇宙的顺序代码后各自落寞的降维聚类分群，就会有 2-harmony/sce.all_int.rds 文献夹和文献。
软件开发然后就不错使用底下的代码，统一两个数据集：
GSE131685 = readRDS('../2020-GSE131685-3个肤浅东说念主的肾单细胞/2-harmony/sce.all_int.rds') GSE131685$study = 'GSE131685'table(GSE131685$orig.ident)GSE152938 = readRDS('../2021-GSE152938-肾癌/2-harmony/sce.all_int.rds')GSE152938$study = 'GSE152938'table(GSE152938$orig.ident)sceList = list( GSE131685 = CreateSeuratObject( counts = GSE131685@assays$RNA$counts ), GSE152938 = CreateSeuratObject( counts = GSE152938@assays$RNA$counts ))sce.all=merge(x=sceList[[1]], y=sceList[ -1 ], add.cell.ids = c('GSE131685','GSE152938') ) names(sce.all@assays$RNA@layers)sce.all[["RNA"]]$counts # Alternate accessor function with the same resultLayerData(sce.all, assay = "RNA", layer = "counts")sce.all <- JoinLayers(sce.all)dim(sce.all[["RNA"]]$counts )不错看到这两个数据集皆有不同数目的样品，统一后即是一个大的对象了：
> table(GSE131685$orig.ident)kidney1 kidney2 kidney3 6856 5134 10532 > table(GSE152938$orig.ident)ccRCC1 ccRCC2 chRCC Normal pRCC 9478 9317 5187 1395 11395 > table(sce.all$orig.ident) GSM4145204 GSM4145205 GSM4145206 GSM4630027 GSM4630028 GSM4630029 GSM4630030 GSM4630031 6856 5134 10532 11395 9478 9317 5187 1395
这个统一后的对象固然是不错链接走咱们给宇宙的顺序代码后各自落寞的降维聚类分群啦。(
联接: https://pan.baidu.com/s/1pKEnPmWXi-pTab0WZUWzgg?pwd=a7s1
大小分析：最近5期大号表现活跃，开出了53枚，上期大号走热，开出了11枚，本期适当关注小 号回补，参考大小比10：10。
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是以，表面上使用这个手段是不错处分无尽多个不同开始的单细胞转录组数据集啦，并且无需操心宇宙的文献门径的问题，归正每个数据集皆我方的里面处分好，然后外部构建成为sceList统一即可。
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