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单细胞Seurat的umi矩阵-与feature、counts（用于质控）

news 2026/3/31 13:00:14

目录

关于umi矩阵学习

用umi计算feature、counts值

①meta数据查看

②Count和Feature计算（生成Seurat时自动计算）

1）提取UMI矩阵

2）计算

其他指标

评估质量指标（重点）

1）UMI计数

2）基因计数

3）UMIs vs. genes detected

4）线粒体计数比率

5）综合过滤

过滤提取子集

关于umi矩阵学习

10X数据因为有UMI，不需要考虑基因长度的影响，但仍然需要考虑测序深度在不同细胞之间的差异，所以需要用函数LogNormalize进行处理，具体方法是用该基因的UMI/该细胞的全部UMI，再乘以10000，在按列LogNormalize后，又可以按行进行scale​​，以去除极大值极小值基因对数据的影响。关于单细胞TPM、Count数据的处理_rds文件的umicount和readcount是什么-CSDN博客

用umi计算feature、counts值

scRNA-seq质量控制流程scRNA-seq—质量控制 (qq.com)

①meta数据查看

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