单细胞Seurat的umi矩阵-与feature、counts(用于质控)
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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