手机端网站建站云南网站建设招商
FetchData函数
FetchData 是 Seurat 包中用于从单细胞数据对象（如
SeuratObject 或 DimReduc）中提取数据的重要函数，可获取基因表达、元数据、降维结果等信息。
基本定义为
FetchData(object, vars, cells = NULL, slot = "data", ...)
其中object就是要传入的seurat对象
vars可以是基因名也可以是meta.data的列名，如果是基因名则可以提取这个基因在每个细胞中的表达量，如果是元数据列名就提取对应的信息，比如
exp_data <- FetchData( scRNA_final,
vars = c("CHRM1", "celltype", "group"),
slot = "data" )
head(exp_data)
这里var取了三个值，因此exp_data就有三列，第一列是CHRM1的表达量，第二个是对应细胞的类型，第三个是对应细胞的分组
这样得到的是这个CHRM1在每个细胞中的UMI条数，如果只是想看看这个基因在不同分组中的一个平均表达量，可以在exp_data数据框的基础上结合dplyr包来统计，这样的好处是比较灵活，除了计算分组平均表达量之外还可以进行其他计算比如这个基因在不同分组的表达比例等等，代码如下
avg_exp_by_group <- exp_data %>%
dplyr::group_by(celltype, group) %>%
dplyr::summarise( avg_exp = mean(CHRM1),
pct_exp = sum(CHRM1 > 0) / n() * 100,
.groups = "drop" )
得到的avg_exp_by_group数据框如下
如果只是想要得到这个基因在不同分组的平均表达量可以写
AverageExpression(scRNA, assays="RNA",
features = "CHRM1",
group.by="group",
slot="data")
cells参数是一个向量，这个向量的元素表示细胞ID，比如c("cell1","cell2"......)默认是NULL，表示返回所有细胞的所需信息，也可以指定一些细胞，比如我要提取上皮细胞中KRT18基因的表达量，可以写
krt18_exp <- FetchData( object = object, vars = "KRT18",
cells = rownames(object@meta.data[object@meta.data$celltype == "epithelial", ]),
slot = "data" )