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title: "day5学习"
output: html_document

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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,warning = F,message = F)
```

##下载整理数据
```{r}
untar("GSE231920_RAW.tar",exdir = "input")#解包
dir("input/")#修改文件名
library(stringr)
nn=str_remove(dir("input/"),"GSM7306054_sample1_");nn
file.rename(paste0("input/",dir("input/")),
            paste0("input/",nn))

```

##读取创建seurat对象
```{r}
library(Seurat)
library(patchwork)
library(tidyverse)
ct=Read10X("input/")
dim(ct)
class(ct)
seu.obj=CreateSeuratObject(counts = ct,
                           project = "GSM7306054",
                           min.cells = 3,
                           min.features = 200)
class(seu.obj)
dim(seu.obj)
```




##质控和过滤
```{r}
#先探索一下metadata的内容
seu.obj@meta.data %>% head(8) #计算了每个细胞的ncount和nfeature，orig.ident代表细胞来源，由创建seurat对象的project参数指定， nCount_RNA是细胞基因表达量总和，nFeature_RNA是表达不为零的基因数量
exp=seu.obj@assays$RNA$counts
sum(exp[,1])
table(exp[,1]!=0)

#计算线粒体基因比例
seu.obj[["percent.mt"]]=PercentageFeatureSet(seu.obj,pattern = "^MT-")
head(seu.obj[[]])

#画小提琴图可视化
VlnPlot(seu.obj,features = c("nCount_RNA","nFeature_RNA","percent.mt"),ncol = 3,pt.size = 0.5)

#过滤
dim(seu.obj)
seu.obj=subset(seu.obj,nCount_RNA<30000&
                 nFeature_RNA<6000&
                 percent.mt<18)

```


##降维分群(全局标准化，高变基因，pca等一部完成)
```{r}
f = "obj.Rdata" #只是一个文件名称而已
if(!file.exists(f)){
  seu.obj = seu.obj %>% 
  NormalizeData() %>%  
  FindVariableFeatures() %>%  
  ScaleData(features = rownames(.)) %>%  
  RunPCA(features = VariableFeatures(.))  %>%
  FindNeighbors(dims = 1:15) %>% 
  FindClusters(resolution = 0.5) %>% 
  RunUMAP(dims = 1:15) %>% 
  RunTSNE(dims = 1:15)
  save(seu.obj,file = f)
}
load(f)
ElbowPlot(seu.obj)
p1=DimPlot(seu.obj,reduction = "umap",label = T)+NoLegend();p1
```


单细胞学习1

编程语言

大数据

这篇教程详细介绍了单细胞RNA测序数据的处理流程，包括数据下载解压、Seurat对象创建、质控过滤、降维分群等关键步骤。使用R语言的Seurat包进行单细胞数据分析，涵盖数据预处理、质量控制、PCA降维和UMAP可视化等核心分析方法，适合生物信息学研究人员学习单细胞测序数据处理技术。

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