Создать иерархическую дендрограмму кластеризации для интегрированного объекта Seurat в R? - PullRequest
Новая
       101

Создать иерархическую дендрограмму кластеризации для интегрированного объекта Seurat в R?

0 голосов
/ 13 июля 2020

Кто-нибудь знает, как создать дендрограмму для интегрированного объекта Seurat. Я могу сделать это для неинтегрированного объекта, но когда я пытаюсь: 

immune.combined <- BuildClusterTree(object = immune.combined, slot = "data")

, я вижу ошибку: 

Error in hclust(d = data.dist) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 10)

1 Ответ

0 голосов
/ 21 августа 2020

Если вы следовали обычному рабочему процессу Seurat, в какой-то момент вы изменили анализ по умолчанию на «РНК». Если посмотреть на исходный код BuildClusterTree, он использует наиболее вариативные функции из выбранного анализа (различные функции в объекте Large Seurat в выбранном вами анализе). Для интегрированного рабочего процесса вы рассчитали эти значения только для «интегрированного» анализа, а не для анализа РНК. Следовательно, вам необходимо сделать анализ с помощью интегрированного анализа. Это будет означать что-то вроде этого: 

sampleIntegrated <- BuildClusterTree(sampleIntegrated,assay="integrated")

По какой-то причине это не работает, и возникает такая же ошибка. Однако, если вы сначала явно установите для анализа по умолчанию значение «интегрированный», он будет работать: 

DefaultAssay(sampleIntegrated) <- "integrated"
sampleIntegrated <- BuildClusterTree(sampleIntegrated,assay="integrated")

Затем вы можете использовать выбранный вами метод визуализации. Например, используя пакет ggtree и Tool от Seurat: 

library(ggtree)
myPhyTree <- Tool(object=sampleIntegrated, slot = "BuildClusterTree")
ggtree(myPhyTree)+geom_tiplab()+theme_tree()+xlim(NA,400)
...