singleR自动注释&手动注释的比较

文章预览

学习笔记总结于『生信技能树』马拉松课程 单细胞亚群注释的处理， 自动注释可能会不准确。 手动注释和自动注释怎么选择？不妨两者都看一下 下文使用代码读取的文件“obj.Rdata”是正式开始注释的上一步——降维聚类分群的结果，详见 文章复现学习 | ROS（2）单细胞流程 一文 1.整理数据 library(Seurat) library(celldex) library(SingleR) library(BiocParallel) library(ggplot2) load( "obj.Rdata" ) p1  < - UMAPPlot(sce.all);p1 得到umap图如图1所示 图1 2.SingleR不同参考数据集的注释结果比较 singleR 里面，人类总共5个数据，放入循环 fs = dir( "../supp/single_ref/" ,pattern =  "ata" )[-c(4,6)] # 4和6是小鼠的，所以将其去掉 fs ## [1] "ref_BlueprintEncode.RData"                  ## [2] "ref_DatabaseImmuneCellExpressionData.RData" ## [3] "ref_Human_all.RData"                        ## [4] "ref_MonacoImmu ………………………………