シングルセルシーケンスでよく使われるSeuratというツールのチートシートです。随時追加していきます。
Counts = 疎行列
object = seurat object
| やりたいこと | Command |
|---|---|
| オブジェクトの中身を見る | str(object) |
| Cellrangerのhdf5(.h5)ファイルから疎行列（dgCMatrix）を作る | counts <- Read10x_h5(file) |
| 疎行列（dgCMatrix）からseurat objectに変換 | object <- CreateSeuratObject(counts, project = "SeuratProject", assay = "RNA") |
| cellbarcodeを取得 | colnames(counts) |
| 遺伝子を取得 | rownames(counts) |
| metadataを取得 | object[[]], もしくは object@meta.data |
| UMAPプロットを表示 | DimPlot(object, group.by="色分けをする種類", split.by="別々に散布図を表示するとき", label=TRUE)+ ggtitle("自動でのCelltyping") |
| 遺伝子名（feature名)を表示 | object@assays$RNA@counts@Dimnames[[1]] |
| 特定のクラスターのみ取ってくる | data2 <- subset(data, subset= seurat_clusters == 6 | seurat_clusters ==12) |
| 特定のクラスターを除外 | data2 <- subset(data, subset= seurat_clusters != 6 & seurat_clusters !=12) |
| 特定のサンプルごとにわける | object_list <- plitObject(ifnb, split.by = "stim") |
| 特定の遺伝子リスト（genelist）が遺伝子に含まれていないものを抽出（意味わからん？） | setdiff(genelist, object@assays$RNA@counts@Dimnames[[1]]) |
| 発現量が変動している遺伝子を計算 | まずはどれを基準にグルーピングするかを決める。Idents(object) <- "celltype.stim" FindAllMarkers(object) -> markers |
for (i in data_list){
i_ <- PercentageFeatureSet(i, pattern = "^MT-", col.name = "percent.mt")
data_list2 <- append(data_list2, i_)
}
b.interferon.response <- FindMarkers(immune.combined, ident.1 = "B_STIM", ident.2 = "B_CTRL", verbose = FALSE)
FindAllMarkers(new) -> markers