R中Seurat分析中的for循环函数答案

【问题标题】：for loop function in Seurat analysis in RR中Seurat分析中的for循环函数
【发布时间】：2021-07-25 04:49:51
【问题描述】：

我已经尝试获得我制作的函数的多个输出

ratio_marker_out_2 = function(marker_gene, cluster_id){
marker_gene = list(row.names(FindMarkers(glioblastoma, ident.1 = cluster_id)))
for (gene in marker_gene){
all_cells_all_markers = glioblastoma@assays$RNA@counts[gene,]
selected_cells_all_marker = all_cells_all_markers[cluster_id!=Idents(glioblastoma)]
gene_count_out_cluster = glioblastoma@assays$RNA@counts[,cluster_id!=Idents(glioblastoma)] 
ratio_out = sum(selected_cells_all_marker)/sum(gene_count_out_cluster) 
} 
return(ratio_out)
}

这里，marker_gene的长度大约是几百。假设长度为100。我想得到marker_gene中每个基因的ratio_out。但是，当运行这个函数时，我只得到一个输出而不是 100 个 ratio_out 的列表。谁能帮忙解决一下？

我得到的输出

ratio_marker_out_2(marker_gene, 0)

是1 0.5354895。请看下图

【问题讨论】：

标签： r for-loop marker seurat

【解决方案1】：

可以是sum内置函数。

默认情况下，它返回一个数字。所以当你这样做时：

ratio_out = sum(selected_cells_all_marker)/sum(gene_count_out_cluster)

你实际上是在除以两个数字。

所以如果你想返回一个列表，你必须划分，取决于你的计算，只是

ratio_out = (selected_cells_all_marker)/sum(gene_count_out_cluster)

【讨论】：

正确。我试过了，它显示了一个列表。但是，在 selected_cell_all_markers 中存在问题。我希望它显示除cluster_id中的细胞之外的所有细胞的基因计数，它应该是一个数据框，其中#gene（1913）x #cells在cluster_id之外。（小于1234的细胞总数）但是我有什么是一个 1,949,347 x 1 的数据框。请问有什么想法吗？
我不确定。我什么都想不通。但我看到all_cells_all_markers[cluster_id!=Idents(glioblastoma)] 但我想知道它是否可能是all_cells_all_markers[cluster_id!=Idents(glioblastoma), ] 或all_cells_all_markers[, cluster_id!=Idents(glioblastoma)]？
我已经修好了。我使用 all_cells_all_markers[marker_gene, cluster_id!=Idents(glioblastoma)] 和 ratio_out = (selected_cells_all_marker)/sum(gene_count_out_cluster)。

【解决方案2】：

我已经解决了这个问题

all_cells_all_markers[marker_gene, cluster_id!=Idents(glioblastoma)]
ratio_out = (selected_cells_all_marker)/sum(gene_count_out_cluster).

【讨论】：