单细胞Seurat的FindClusters如何让cluster从1开始而不是从0开始

Question

#细胞进行聚类
在做单细胞seurat分析的时候进行细胞聚类如何设置让细胞分类从1开始，而不是从0开始呢

#细胞进行聚类
pbmc <- FindNeighbors(object = pbmc, dims = 1:10)
pbmc <- FindClusters(object = pbmc, resolution = 1.3)
# Look at cluster IDs of the first 5 cells
head(x = Idents(object = pbmc), 5)
p1 <- DimPlot(pbmc, reduction = "umap")
p1

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

在进行细胞聚类时，Seurat默认的聚类编号是从0开始的。如果想要将聚类编号从1开始，可以通过在调用`FindClusters`函数时设置参数`print.output`为`TRUE`，然后在查看聚类结果时将聚类编号加1即可。下面是示例代码：

# 细胞进行聚类
pbmc <- FindNeighbors(object = pbmc, dims = 1:10)
pbmc <- FindClusters(object = pbmc, resolution = 1.3, print.output = TRUE)
# 查看前5个细胞的聚类ID，加1后输出
head(x = Idents(object = pbmc) + 1, 5)
# 绘制PCA降维后的聚类结果
p1 <- DimPlot(pbmc, reduction = "umap")
p1

通过上面的代码，在查看聚类结果时，将聚类编号加1就可以让细胞分类从1开始。