r - 基于逻辑列对复杂稀疏矩阵进行子集化

Question

我正在使用 Seurat 对象，在进行一些质量控制之后，我有一列元数据，称为discard包含TRUE或FALSE基于有问题的行是否未通过 QC 并应被删除。我该怎么做呢？我已经尝试了所有subset可以找到文档的不同风格，但唯一没有给我错误的方法是subset(object, object@meta.data$discard)它给了我一个只有应该丢弃的行的矩阵！subset(object, subset!=object@meta.data$discard)这种类型的物体显然是不可能的。我怎么能做到这一点而不迭代制作一个称为“保持”或同样荒谬的逆 QC？任何帮助感激不尽！

Answer 1

那么，您要永久删除 FALSE 数据吗？如果是这样，我认为可以进行快速的逻辑测试。

new.meta = meta.data
new.meta[,which(new.meta[,"colposition"] == FALSE)] = NULL

Answer 2

您添加!以获得布尔值的补码，下面是一个示例，它丢弃了样本中的前 10 列，即第 10 列。

对于样本，您可以像矩阵一样对其进行子集化：

library(Seurat)
# we use a example dataset
dim(pbmc_small)
[1] 230  80

pbmc_small@meta.data$discard = rep(c(TRUE,FALSE),c(10,70))
newdata = pbmc_small[,!pbmc_small@meta.data$discard]

dim(newdata)
[1] 230  70

table(colnames(pbmc_small)[1:10] %in% colnames(newdata))

FALSE 
   10

否则，您还可以使用名称进行子集化：

id_keep = colnames(pbmc_small)[!pbmc_small@meta.data$discard]
newdata = subset(pbmc_small,cells=id_keep)
dim(newdata)
[1] 230  70