# # - - - - -选项,包括= FALSE,回声= FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(BiocStyle) knitr:: opts_chunk设置美元(= FALSE警告、错误= FALSE消息= FALSE) # # - - - - -构建- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库(SingleCellExperiment)计数< -矩阵(rpois(100年,λ= 10),ncol = 10, nrow = 10) sce < - SingleCellExperiment(化验=列表(数量=计数))sce # #——强迫- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - se < - SummarizedExperiment(列表(数量=计数))(se, SingleCellExperiment) # #——fluidigm - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -库南加州爱迪生公司(scRNAseq) < - ReprocessedAllenData南加州爱迪生公司(“tophat_counts”) # #——子集- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -计数< -试验(,“tophat_counts”) libsizes < - colSums(计数)的大小。因素< - libsizes /意味着(libsizes) logcounts (sce) < - log2 (t (t(计数)/ size.factors) + 1) assayNames (sce) # # - - - - - pca - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - pca_data < - prcomp (t (logcounts (sce)),等级= 50)图书馆(Rtsne) set.seed (5252) tsne_data < - Rtsne (pca_data $ x, 1:50, pca = FALSE) reducedDims (sce) < -列表(pca = pca_data $ x, TSNE = tsne_data $ Y) sce # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - reducedDims (sce) reducedDimNames (sce)头(reducedDim (sce、pca)[1:2])头(reducedDim(预计,“TSNE”)[1:2]) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -暗(reducedDim (, pca))暗(reducedDim (sce [1:10], pca)) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -计数(sce) < -试验(,“tophat_counts”) sce暗(计数(sce) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -。< - grepl飙升(“^ ERCC -“, rownames (sce) sce < splitAltExps (sce ifelse (。飙升,“ERCC”、“基因”)altExpNames (sce) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - altExp (sce) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - rowData (altExp (sce))浓度< - runif (nrow (altExp (sce))) rowData (altExp (sce) rowData (sce) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - sessionInfo ()