支持中心

简体中文

English

简体中文

English

Appearance

参数模板 ​

作者: 高瑞峰
时长: 9 分钟
字数: 2.2k 字
更新: 2026-01-21
阅读: 0 次
SeekSoul Online

默认参数模板 ​

云平台配置默认模板，包含所有分析的相关参数和颜色配置，共六个板块（过滤、整合、聚类、差异分析、富集分析和配色方案）。该模板不可修改。

NOTE

默认参数模板为平台推荐配置，建议在复制模板基础上根据实际需求进行个性化调整。

复制参数模板 ​

如需修改模板，可点击页面右上角复制按钮，设置模板名称，并按需设置参数。

过滤参数 ​

scRNA ​

  1. min.cells：设置每个基因至少在多少个细胞中表达，低于该阈值的基因会被过滤。
  2. umi.range：设置每个细胞检测到的 UMI 范围阈值，UMI 值不在此范围内的细胞会被过滤。
  3. feature.range：设置每个细胞表达的基因数范围阈值，表达基因数不在此范围内的细胞会被过滤。
  4. 按基因集表达比例过滤：
    • a. 基因集设置：点击 🖌，可从“我的基因集”添加/增加基因集进行过滤，默认选择线粒体基因集。点击【+】新增基因集进行过滤。
    • b. 过滤方式：
      • MAD：根据细胞整体基因集表达比例计算阈值，过滤掉基因集占比高于此值的所有细胞。
      • range：根据设置的最大最小值，过滤掉线粒体基因占比不在此区间内的所有细胞。
  5. 按样本细胞数目过滤：多样本分析时，不同样本检测到的细胞数量可能差异较大，可通过细胞抽样方法将各样本细胞数量维持在相同水平。

scRNA + scATAC ​

  1. min.cells：设置每个基因至少在多少个细胞中表达，低于该阈值的基因会被过滤。
  2. umi.range：设置每个细胞检测到的 UMI 范围阈值，UMI 值不在此范围内的细胞会被过滤。
  3. feature.range：设置每个细胞表达的基因数范围阈值，表达基因数不在此范围内的细胞会被过滤。
  4. nCount_ATAC：每个细胞中检测到 ATAC 转座酶事件的总 count 数。
  5. max_nucleosome_signal：每个细胞中核小体信号，过滤染色状态不好的细胞（如核小体过度降解、细胞坏死等）。

    过滤大于 2 的细胞

  6. Min_TSS.enrichment：每个细胞中 TSS 富集分数，过滤染色质状态不好的细胞（如死细胞）。

    过滤掉 TSS 小于 2 的细胞

  7. 按基因集表达比例过滤：
    • a. 基因集设置：点击 🖌，可从“我的基因集”添加/增加基因集进行过滤，默认选择线粒体基因集。点击【+】新增基因集进行过滤。
    • b. 过滤方式：
      • MAD：根据细胞整体基因集表达比例计算阈值，过滤掉基因集占比高于此值的所有细胞。
      • range：根据设置的最大最小值，过滤掉线粒体基因占比不在此区间内的所有细胞。
  8. 按样本细胞数目过滤：多样本分析时，不同样本检测到的细胞数量可能差异较大，可通过细胞抽样方法将各样本细胞数量维持在相同水平。

整合参数 ​

scRNA ​

  1. 高变基因方法：选择降维过程中查找高变基因的方法，常用 vst 方法。
  2. 高变基因数量：设置高变基因 / bins 的数量。
  3. 整合方法：多样本整合分析时，若样本间批次效应较小可用 merge 方法，批次效应较大可用 Harmony（默认）/ CCA / RPCA 算法去除批次效应。

scRNA + scATAC ​

  1. 高变基因方法：选择降维过程中查找高变基因的方法，常用 vst 方法。
  2. 高变基因数量：设置高变基因 / bins 的数量。
  3. ATAC 高变选择：计算高变 peaks 时用于过滤低开放 peaks 的阈值，如 min.cutoff=5 表示至少在 5 个细胞中开放的 peaks 才纳入计算。
  4. 整合方法选择：同 scRNA，批次效应较大可用 Harmony / CCA / RPCA。
  5. ATAC 整合方法选择：根据 RNA 整合方法自动填充，ATAC 和 RNA 分开独立进行批次矫正和整合。

    多样本整合完成后，仍为一个 ATAC assay 和 RNA assays（如用 CCA / RPCA 还会有 integrated assay，存放 RNA 矫正后表达矩阵）。

聚类参数 ​

scRNA ​

  1. 分辨率：设定细胞聚类分群时的分辨率（resolution，默认 0.5），可调整 cluster 数量，resolution 越高 cluster 越多。
  2. PCA 维数：根据 PCA 轴突拐点所对应的 PCA 数量，设定聚类时使用降维数量（默认 30），一般在 10~30 之间，细胞数越多数量越大。

scRNA + scATAC ​

  1. ATAC 聚类参数：基于 ATAC 开放性，以 LSI 降维聚类，只考虑 ATAC 异质性。
  2. WNN 维聚类参数：综合 PCA 和 LSI 降维聚类，综合考虑 ATAC 和 RNA 异质性。

    基于 Seurat 的 Signac 工具，LSI 维数默认值 dims = 2:50，维数太低可能丢失重要生物学变异，太高可能导致过度聚类。

差异分析参数 ​

  1. 软件：presto 或 findmarker。
  2. 检验方法：选择寻找差异基因的分析方法，默认 wilcox 方法。
  3. 基因最低表达比例：设置基因表达细胞的最小比例阈值（默认 0.1），低于该阈值的基因不列入差异基因列表。
  4. 基因最低差异倍数：设置上下调差异倍数的最小绝对值（average Log2 fold change，默认 0.25）。
  5. p_val_adj 阈值：设定判定 cluster 间基因表达显著差异的筛选阈值，默认 Padj < 0.05。
  6. downSample：是否进行细胞抽样，默认是。
  7. 每个聚类最大细胞数：设置每个细胞群中最大细胞数，针对细胞抽样情况。

富集分析参数 ​

  1. 富集方法：Over-Representation Analysis (ORA) 或 Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)。
  2. 数据库：选择富集分析数据库，点击 🖌 可从“我的数据库”添加/增加基因集。
  3. pvalueCutoff：设置富集结果的 pvalue 阈值，高于该值的结果会被过滤。
  4. qvalueCutoff：设置富集结果的 qvalue 阈值，高于该值的结果会被过滤。
  5. minGSSize：设置基因集的最小基因数量，低于该值的结果会被过滤。
  6. maxGSSize：设置基因集的最大基因数量，高于该值的结果会被过滤。

配色方案设置 ​

  1. 选择配色方案：在配色方案板块右上角选择所需配色方案，离散型颜色用于分类/分组图，渐变型颜色用于连续数值图，下方预览区展示示例。
  1. 自定义配色方案：
    • a. 新建配色方案：点击“配色方案预览”右侧新建按钮，弹出编辑颜色窗口。点击配色方案名称行展示颜色设置，每次只能展开一种配色方案。点击【➤】新建颜色配色，填写方案名称（不能重复），编辑颜色，点击【重置】可清空离散型颜色。
  • 添加颜色：在颜色盘选择颜色，点击下方【+】添加到离散型配色。
  • 删除颜色：点击离散型颜色出现阴影，再点击下方【-】删除。
  • 修改颜色：确定颜色点后，点击颜色盘其他颜色即可修改，支持离散型和连续型。
  • 点击【添加】按钮新建配色方案。
  • b. 删除配色方案：自定义配色方案支持删除，点击方案列表中该方案的【删除】按钮即可。
  1. 保存和删除模板：点击参数模板页面右上角【保存】按钮保存修改，点击【删除】按钮删除弃用模板。
0 条评论·0 条回复