单细胞测序分析之小技巧之for循环批量处理数据和出图

发布网友发布时间：2024-10-10 13:39

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热心网友时间：2024-12-02 22:45

“harmony”整合不同平台的单细胞数据之旅，是生物信息学习的正确途径。

NGS系列文章涵盖了NGS基础、转录组分析、ChIP-seq分析、单细胞测序分析、DNA甲基化分析、重测序分析和GEO数据挖掘等内容。

在进行单细胞转录组测序分析时，如果样本较多或需要大量出图，可以尝试使用for循环进行批量处理数据和出图。

首先，介绍for循环的基础知识及一个简单示例。

for循环的基本结构是：当变量在值的范围内时，执行中括号内的操作。

例如，计算一个向量中偶数的个数，循环迭代了7次，每次迭代中，val取x的对应元素的值，并使用计数器计算x中的偶数，结果显示x包含3个偶数。

进阶使用for循环，如处理两个患者的鼻腔样本，使用cellranger后生成三个文件：barcodes、features和matrix。可以使用for循环读取数据、提取线粒体基因比例、QC筛选、在metadata中添加新的一列、进行归一化并计算高变基因，最后将P2和P3合并在一个list中。

设置batch_data_list=list(“P2”=1,”P3”=1)中，将P2和P3都赋值为1，否则P2会消失。

使用seurat中的FindAllMarkers()得到每个cluster的高变基因后，可以循环出不同clusters的vlnplot。

将cluster设为list，i代表cluster，m代表run.combined.marker的排序，使用两个for循环进行嵌套，最后在保存文件时将cluster+基因名+vlnplot结合进行保存。

每次出图都有成就感，快去尝试一下吧！

此外，也可以使用apply版的for循环，获得所有plotList，再用patchwork或cowplot进行拼图。