Seurat 报错记录

bug千千万,改完又忘,忘了又出……

记录在Seurat分析中各种各样的花式bug们

1. FindVariableFeatures()报错

Error: Cannot add more or fewer meta.features information without values being named with feature names

这个是RNA这个assays下面meta.features的名字里面有NA值,我推测是我在修改基因名或者是取子集的时候导致的bug,正常不会遇到,所以只要重新指定一下就好

data[["RNA"]]@meta.features <- data.frame(row.names = rownames(data[["RNA"]]))

参见 https://github.com/satijalab/seurat/issues/2317
当然,核心问题还是矩阵命名的问题导致的,想办法把基因名重新命名就好了,不能有一些特殊符号,例如‘-’之类的(github垃圾 都没有具体解决方法)

2. FeaturePlot() 显示不是很明显

这个问题其实不算一个bug(你用错了assay导致的弥散另说),其实是需要手动处理一下,把上下限的极值去除掉
If there are expression outliers in the FeaturePlot this can sometimes make it hard to visualize the full range of expression. You can set the min.cutoff and max.cutoff values in FeaturePlot to change the minimum and maximum values displayed. You can set this to a quantile by using for example “q5” for the lower 5%.

3.整合报错

Finding integration vector weights
Error in Embeddings(reduction)[nn.cells2, dims] : subscript out of bounds

这个意思基本就是一个整合要用到的anchor都没找到
至于为啥会这样呢?大概率是交集的基因没有(就是基因名不对应),例如一个是小鼠的(Gad1)一个对象是人类的基因(GAD1),这就不对应,把小鼠的所有基因名转为人的同源基因名再整合就可以了。

4. SplitObject报错

Error: No cells found

检查:

  1. metadata的行名是不是和Seurat object的列名一致(一般都是这个原因,基本上就出现在自己手动构建的对象里面,按正常的方式构建的对象不会有这个问题)
    解决:rownames(data@meta.data)=colnames(data)
  2. 检查对象/metadata里面有没有NA

持续更新……

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
禁止转载,如需转载请通过简信或评论联系作者。
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,547评论 6 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,399评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,428评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,599评论 1 274
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,612评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,577评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,941评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,603评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,852评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,605评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,693评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,375评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,955评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,936评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,172评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,970评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,414评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容