FindAllMarkers时报错数据层未合并，seurat如何合并？

Question

scobj.markers<-FindAllMarkers(scobj,

•                            only.pos=TRUE,
  

•                          min.pct=0.25)
  

  Calculating cluster 0
  Calculating cluster 1
  警告: No DE genes identified
  警告: The following tests were not performed:
  警告: When testing 0 versus all:
  data layers are not joined. Please run JoinLayers
  警告: When testing 1 versus all:
  data layers are not joined. Please run JoinLayers
  警告: When testing 2 versus all:
  data layers are not joined. Please run JoinLayers

Answer 1

🕒下午好，题主！目前：🟢[在线]
📢参考GPT-4o mini 模型、由清水白石008整理提供！
📣今日金句：“成功的关键在于相信自己有能力实现目标。”** — 诺曼·文森特·皮尔

在使用 Seurat 包进行单细胞 RNA 测序数据分析时，遇到“数据层未合并”的错误通常是因为你的 Seurat 对象中包含多个数据层（例如，原始数据和归一化数据），而这些数据层没有被合并。要解决这个问题，你需要使用 JoinLayers 函数将数据层合并。

以下是如何合并数据层并使用 FindAllMarkers 函数的步骤：

1. 确保你的 Seurat 对象是正确的

首先，确保你的 Seurat 对象（scobj）已经正确创建，并且包含了你想要分析的所有数据层。

2. 使用 JoinLayers 合并数据层

在调用 FindAllMarkers 之前，使用 JoinLayers 函数合并数据层。以下是示例代码：

# 假设 scobj 是你的 Seurat 对象
scobj <- JoinLayers(scobj)

3. 运行 FindAllMarkers

在合并数据层后，你可以再次运行 FindAllMarkers：

scobj.markers <- FindAllMarkers(scobj,
                                 only.pos = TRUE,
                                 min.pct = 0.25)

4. 检查结果

如果一切顺利，你应该能够成功运行 FindAllMarkers，并获得每个簇的差异表达基因。

其他注意事项

• 数据预处理：确保在调用 FindAllMarkers 之前，已经对数据进行了适当的预处理，包括归一化、缩放和 PCA 等步骤。
• 检查 Seurat 版本：确保你使用的 Seurat 包是最新版本，因为某些功能和函数可能会在新版本中有所更改。

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何合并数据层并找到所有标记基因：

library(Seurat)

# 假设你已经创建了 Seurat 对象 scobj
# 进行数据预处理
scobj <- NormalizeData(scobj)
scobj <- FindVariableFeatures(scobj)
scobj <- ScaleData(scobj)
scobj <- RunPCA(scobj)

# 合并数据层
scobj <- JoinLayers(scobj)

# 查找所有标记基因
scobj.markers <- FindAllMarkers(scobj,
                                 only.pos = TRUE,
                                 min.pct = 0.25)

# 查看结果
head(scobj.markers)

希望这些信息能帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时询问。