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以前我们做了一个Seurat包官方的可视化函数投票: 可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法 , 下面的5个基础函数 相信大家都是已经烂熟于心了: VlnPlot(pbmc, features = c("MS4A1", "CD79A")) FeaturePlot(pbmc, features = c("MS4A1", "CD79A")) RidgePlot(pbmc, features = c("MS4A1", "CD79A"), ncol = 1) DotPlot(pbmc, features = unique(features)) + RotatedAxis() DoHeatmap(subset(pbmc, downsample = 100), features = features, size = 3) 但是很多小伙伴都会表示官方的出图有点简陋,所以迫切需要升级版可视化策略, 但是 Seurat包官方并没有在这方面努力,反而是神通广大的各种网友制作了一些打包好的方案 ,比如前面我们介绍过的SCP: 端到端的单细胞管道SCP-整合流程 端到端的单细胞管道SCP-细胞质控 端到端的单细胞管道SCP-标准流程 端到端的单细胞管道SCP-快速开始 SCP—为单细胞分析设计的端到端解决方案 端到端的单细
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