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如果有人在 R 中使用 monocle 包有任何经验：

我正在尝试根据样本名称向量对我的数据进行子集化，但我无法完成它。

我努力了：

x@phenoData$sampleNames <- example.cells

但我收到此错误：

替换有661行，数据有5809

我试图子集的对象是由 importCDS 函数从 Seurat 对象创建的单元数据集 (CDS)。

我还为每个名为“CellType”的样本分配了一个 Cell Type，它是 Seurat 对象的 meta.data 的一部分，在转换为 CDS 后列在 phenoData 的 varLabels 插槽下。

我想根据这些变量中的任何一个来帮助子集，谢谢。

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根据单片机教程，使用此代码过滤低质量细胞（HSSM是单片机对象）：

valid_cells <- row.names(subset(pData(HSMM),
            Cells.in.Well == 1 &
            Control == FALSE &
            Clump == FALSE &
            Debris == FALSE &
            Mapped.Fragments > 1000000))
HSMM <- HSMM[,valid_cells]

因此，对于您的示例，这应该有效：

x = x[,example.cells]

或（直接来自修拉）：

x = x[,rownames(data.seurat@meta.data[data.seurat@meta.data$CellType == "interesting_cell",])]
于 2019-03-17T00:57:39.810 回答
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这：x@phenoData$sampleNames <- example.cells将新数据添加到代表您的样本处理的数据框中，而不是子集。

尝试使用x@phenoData$sampleNames %in% example.cells检索布尔向量（真，假）并使用以下过滤器：

x@phenoData[x@phenoData$sampleNames %in% example.cells,]

一个小的编辑，这可能会弄乱你的 CDS 数据结构，所以要小心。在生成 CDS 或从旧数据生成新 CDS 之前进行过滤可能会更好。

于 2017-11-27T16:07:39.950 回答