四、左右摟膝拗步
1、左摟膝拗步
轉體擺臂 擺臂收腳 上步屈肘 弓步摟推
2、右摟膝拗步
后坐撇腳 擺臂收腳 上步屈肘 弓步摟推
3、左摟膝拗步
后坐撇腳 擺臂收腳 上步屈肘 弓步摟推

在Seurat中處理多個切片

小鼠大腦的該數據集包含與大腦另一半相對應的另一個切片。在這里，我們將其讀入并執(zhí)行相同的初始歸一化。

brain2 <- LoadData("stxBrain", type = "posterior1")
brain2 <- SCTransform(brain2, assay = "Spatial", verbose = FALSE)

為了在同一個Seurat對象中使用多個切片，我們提供了該merge功能。

brain.merge <- merge(brain, brain2)

然后，這使得聯(lián)合維數減少并在基礎RNA表達數據上聚類。

DefaultAssay(brain.merge) <- "SCT"
VariableFeatures(brain.merge) <- c(VariableFeatures(brain), VariableFeatures(brain2))
brain.merge <- RunPCA(brain.merge, verbose = FALSE)
brain.merge <- FindNeighbors(brain.merge, dims = 1:30)
brain.merge <- FindClusters(brain.merge, verbose = FALSE)
brain.merge <- RunUMAP(brain.merge, dims = 1:30)

最后，可以在單個UMAP圖中共同可視化數據。SpatialDimPlot()并SpatialFeaturePlot()`默認將所有切片繪制為列，將分組/功能繪制為行。

DimPlot(brain.merge, reduction = "umap", group.by = c("ident", "orig.ident"))

image

SpatialDimPlot(brain.merge)

image

SpatialFeaturePlot(brain.merge, features = c("Hpca", "Plp1"))

image.png

致謝

我們要感謝Nigel Delaney和Stephen Williams對新的空間Seurat代碼的有益反饋和貢獻