課后補充---10X visium以及Stereos-seq 的空轉數(shù)據(jù)多樣本整合分析(python)

作者,Evil Genius

關于數(shù)據(jù)整合,前面分享過了,在

課前準備---10X visium、10X visium HD、Stereo-seq之間的技術比較與Stereo-seq數(shù)據(jù)多樣本整合

課前準備---空轉(visium)整合分析的生物學解讀

但是我們上課要把腳本優(yōu)化好,一個腳本實現(xiàn)10X visium 或者華大Stereo的數(shù)據(jù)整合。

其中華大的數(shù)據(jù)格式與10X不同,我們要把華大數(shù)據(jù)轉化成標準的anndata格式,進行整合,方便后續(xù)的cell2location的聯(lián)合分析。


封裝類腳本,參數(shù)如下,python代碼確實運行的非??臁?/h4>
# 參數(shù)設置
parser = argparse.ArgumentParser(description='整合分析10X Visium和Stereo-seq(GEF)數(shù)據(jù)')
parser.add_argument('--input', required=True, help='樣本信息文件,兩列:樣本名和路徑')
parser.add_argument('--format', required=True, choices=['10x', 'gef'], help='輸入數(shù)據(jù)格式')
parser.add_argument('--output', required=True, help='輸出目錄')
parser.add_argument('--method', choices=['harmony', 'bbknn'], default='harmony', help='批次校正方法')
parser.add_argument('--resolution', type=float, default=0.5, help='聚類分辨率')
parser.add_argument('--min_genes', type=int, default=500, help='每個細胞最少基因數(shù)')
parser.add_argument('--min_cells', type=int, default=10, help='每個基因最少細胞數(shù)')
parser.add_argument('--mt_threshold', type=float, default=10.0, help='線粒體基因百分比閾值')
parser.add_argument('--bin_size', type=int, default=50, help='GEF數(shù)據(jù)的bin大小')
args = parser.parse_args()

準備好數(shù)據(jù)

完整的封裝腳本如下

還有 67% 的精彩內(nèi)容
?著作權歸作者所有,轉載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成,瀏覽時請結合常識與多方信息審慎甄別。
平臺聲明:文章內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))由作者上傳并發(fā)布,文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發(fā)布平臺,僅提供信息存儲服務。
支付 ¥200.00 繼續(xù)閱讀

相關閱讀更多精彩內(nèi)容

友情鏈接更多精彩內(nèi)容