nFeature_RNA is the number of genes detected in each cell.
nFeature_RNA是每個細胞中檢測到的基因數(shù)nCount_RNA is the total number of molecules detected within a cell.
nCount_RNA是一個細胞中檢測到的分子總數(shù)Low nFeature_RNA for a cell indicates that it may be dead/dying or an empty droplet.
nFeature_RNA低表明這可能是一個已死亡或即將死亡的細胞颗味，或者是個空液滴High nCount_RNA and/or nFeature_RNA indicates that the "cell" may in fact be a doublet (or multiplet).
nFeature_RNA或者nCount_RNA高則說明這個“細胞”可能實際上這個液滴包含兩個及以上細胞In combination with %mitochondrial reads, removing outliers from these groups removes most doublets/dead cells/empty droplets, hence why filtering is a common pre-processing step.
和線粒體reads綜合來看，從這些組中去除異常值可以剔除多數(shù)雙峰、死細胞哄酝、空液滴宴猾。因此過濾是一個常見的預(yù)處理步驟The NormalizeData step is basically just ensuring expression values across cells are on a comparable scale. By default, it will divide counts for each gene by the total counts in the cell, multiply that value for each gene by the scale.factor (10,000 by default), and then natural log-transform them.
默認情況下历葛，NormalizeData將每個基因的計數(shù)除以細胞中的總計數(shù)会烙，將每個基因的值乘以 scale.factor（默認為 10,000）耀里，然后對它們進行自然對數(shù)變換
seurat基礎(chǔ)
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