Вы можете подмножество из матрицы подсчетов, ниже я использую набор данных pbmc_small из пакета, и я получаю ячейки, которые являются CD14 + и CD14 -:
library(Seurat)
CD14_expression = GetAssayData(object = pbmc_small,
assay = "RNA", slot = "data")["CD14",]
Этот вектор содержит счетчики для CD14, а также имена ячеек:
head(CD14_expression,30)
ATGCCAGAACGACT CATGGCCTGTGCAT GAACCTGATGAACC TGACTGGATTCTCA AGTCAGACTGCACA
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
TCTGATACACGTGT TGGTATCTAAACAG GCAGCTCTGTTTCT GATATAACACGCAT AATGTTGACAGTCA
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
AGGTCATGAGTGTC AGAGATGATCTCGC GGGTAACTCTAGTG CATGAGACACGGGA TACGCCACTCCGAA
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
CTAAACCTGTGCAT GTAAGCACTCATTC TTGGTACTGAATCC CATCATACGGAGCA TACATCACGCTAAC
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
TTACCATGAATCGC ATAGGAGAAACAGA GCGCACGACTTTAC ACTCGCACGAAAGT ATTACCTGCCTTAT
3.542611 3.917231 4.552789 5.159975 3.117873
CCCAACTGCAATCG AAATTCGAATCACG CCATCCGATTCGCC TCCACTCTGAGCTT CATCAGGATGCACA
0.000000 3.452557 3.820847 4.432036 0.000000
Получение идентификаторов можно выполнить с помощью which
:
pos_ids = names(which(CD14_expression>0))
neg_ids = names(which(CD14_expression==0))
Подмножество данных можно выполнить с помощью:
pos_cells = subset(pbmc_small,cells=pos_ids)
neg_cells = subset(pbmc_small,cells=neg_ids)
Немного глуп, но я думаю, это один из способов проверить, работает ли он:
FeaturePlot(pos_cells,"CD14")
FeaturePlot(neg_cells,"CD14")