scRNA-seq本 第4をやる

[dogTK]

概要

scRNA-seq本 第4章をやる

Todo

• [x] Seuratによる解析準備
• [x] Seuratによるデータ前処理の手順
• [x] Seuratによるデータ解析の手順

[dogTK]

@knakamura6222053 リプライ見れたらリアクションください！

[dogTK]

@knakamura6222053 こちら完了しました？

[knakamura6222053]

すみません！ 昨日まで解析が立て込んでいたので、今日一日使って参考にしながら進めようと思っています。

[knakamura6222053]

　終わりました！５章に入っていこうかと思います！

[dogTK]

あ、いえいえ！自分のペースでやってもらって大丈夫です！

[knakamura6222053]

５章の途中進んでいるのですが、メモリエラーが起こってしまいました。 論文に記載してある、QCを変更してより厳しい条件に設定しても難しいですか？ ※計算メモリの方が原因で落ちてそうです。

pbmc.data <- Read10X(data.dir = "/Users/idrc/Desktop/singlecell_test/GSE149689/")

pbmc <- CreateSeuratObject(counts = pbmc.data, project = "pbmc3k", min.cells = 3, min.features = 200) pbmc[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(pbmc, pattern = "^MT-") pbmc <- subset(pbmc, nFeature_RNA >= 200 & nFeature_RNA <= 5000 & percent.mt < 15) pbmc <- pbmc %>%

• NormalizeData() %>%
• FindVariableFeatures(selection.method = "vst", nfeatures = 2000) %>%
• ScaleData(features = VariableFeatures(object = pbmc)) %>%
• RunPCA() %>%
• RunUMAP(dims = 1:20) %>%
• FindNeighbors(dims = 1:10) %>%
• FindClusters(resolution = 0.5) Performing log-normalization 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% [----|----|----|----|----|----|----|----|----|----| **| Calculating gene variances 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% [----|----|----|----|----|----|----|----|----|----| **| Calculating feature variances of standardized and clipped values 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% [----|----|----|----|----|----|----|----|----|----| **| Centering and scaling data matrix Error: vector memory exhausted (limit reached?)

[knakamura6222053]

@dogTK 4章のサンプルでも試してみたのですが、同じところでエラーが出てしまいました。 Centering and scaling data matrix Error: vector memory exhausted (limit reached?)

FindNeighbors(dims = 1:10) FindCluster(resolution = 0.5)の値を変更してみたのですが、状況は変わりませんでした。

何か改善策はありますでしょうか…

[dogTK]

@knakamura6222053 確認します！

[knakamura6222053]

@dogTK お忙しい中、ありがとうございます。 他のPCで環境を作り直して私の方でも何かできないか試してみます！

[dogTK]

4 こっちにつくりなおしたのでクローズ