尔云间  一个专门做科研的团队

欢迎点赞+收藏+关注

生信人R语言学习必备

立刻拥有一个Rstudio账号

开启升级模式吧

（56线程，256G内存，个人存储1T）

• 各位小伙伴们，大家好呀，我是你们的老朋友小果，最近小果在分析单细胞数据时遇到了一个问题，在这里和大家分享一下呀。

首先小果从10x Genomics支持网站上的一个公开数据集下载FASTQ文件。这是来自人类外周血单个核细胞(PBMC)的1,000个PBMC数据集，包括淋巴细胞（T细胞、B细胞和NK杀伤细胞）和单核细胞。

下载代码为：

此数据集大小为5.17G，不是很大，大概几分钟就可以下载完成喽。

之后对此压缩文件进行解压。因为这是一个tar文件而不是tar.gz文件，所以不需要使用-z参数来提取它。

代码：

使用cellranger进行定量后，得到三个文件夹如下所示：

小果以此三个文件夹作为输入文件，进行seurat的分析。

在进行下游分析时遇到一个问题，数据缩放之后进行PCA线性降维，代码如下，出现下图的错误。

我们可以发现，主要问题是RunPCA过程出现错误，导致流程中断。发现报错提示：最大的npcs必须严格遵循小于最小行列数的规则。

npcs必须要小于最小行列数，默认情况下npcs = 50，scdata查看矩阵行列数，发现最小值为30，将其改为29后，可以成功运行。

这边小果总结一下：

1.在学习某个软件或者某个包的使用时，我们可以详细查看每一个函数的使用手册，了解函数的原理、功能以及每个参数的作用，这样在我们之后实际操作过程中也比较方便快捷。

2.在遇到问题时，我们要仔细查看报错内容，根据报错提示找寻答案。

在做数据分析时，不可避免的会遇到降维分析，在这里小果给大家推荐一个做降维分析非常方便的小工具：PCA-UMAP和tSNE降维分析（http://www.biocloudservice.com/794/794.php），可以在线网页运行，运行速度很快，大家可以用起来哦。

大家遇到问题，欢迎来和小果讨论呀。

“生信果”，生信入门、R语言、生信图解读与绘制、软件操作、代码复现、生信硬核知识技能、服务器、生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化等原创内容，一起见证小白和大佬的成长。