Cluster plot​软件使用说明

环境要求

R（Seurat，dplyr，tibble，ggplot2，getopt)

Python3（numpy，cv2，pandas，seaborn，sys，getopt）

spots 聚类

脚本：Seurat_for_bmkmanu_S1000.R

说明: seurat_for_bmkmanu_S1000.R [-[-indir|i] <character>] [-[-resolution|r] <double>] [-[-MinCell|c] <double>] [-[-MinFeatures|g] <double>] [-[-outdir|o] <character>] [-[-help|h]]

-i|–indir           输入目录（下载数据中 05.AllheStat/BSTViewer_project/subdata/下任意一个 level 的目录）

-r|–resolution       聚类调整，默认 0.5

-c|–MinCell        最小细胞数，默认 5

-g|–MinFeatures    最低基因数，默认 100

-o|–outdir          最输出目录

-h|–help           帮助文档

示例：Rscript seurat_for_bmkmanu_S1000.R

-i /home/05.AllheStat/BSTViewer_project/subdata/L13_heAuto/

-o /home/outdir

-r  0.5

-c  5

-g  100

结果：

outdir/

├ UMAP.p*

├ cluster.csv （下一步绘图需要的输入） └─t-SNE.p*

绘图

脚本：bmplot.py

说明： python bmplot.py

-e||–he_file             修剪之后的HE 图片

-p||–pos_file      barcodes 的空间位置（下载数据中05.AllheStat/BSTViewer_project/subdata/下任意一个level 的目录下的barcodes _pos.tsv.gz ）

-c||–cluster_file 步骤2 中得到的聚类文件

-o||–outfile 输出文件名

-h||–help 帮助文档

示例：python3 bmplot.py

-e /root/05.AllheStat/BSTViewer_project/he.tif

-p /root/05.AllheStat/BSTViewer_project/subdata/L13_heAuto/barcodes _pos.tsv.gz

-c /root/outdir/test/cluster.csv （上一步输出文件）

-o /root/outdir/test/L13.tif

结果

结果展示：

HE 染色镜检图

50μm 分辨率 Spots 聚类图

附：

Cluster plot脚本解析操作说明