Функция FindVariableFeatures в Seurat Производство "Ошибка в совпадении (x, table, nomatch = 0L): 'match' требует векторных аргументов"

Question

Я запускаю Seurat V3 в RStudio и пытаюсь запустить PCA на новом подмножестве объекта. В рамках этого процесса я использую команды:

 tnk.cells <- FindVariableFeatures(tnk.cells, assay = "RNA", selection.method = "vst", nfeatures = 2000)
 tnk.cells <- RunPCA(tnk.cells, verbose = TRUE, npcs = 30, features = FindVariableFeatures(tnk.cells))

Кажется, что первый процесс работает, но я не уверен, работает ли он на самом деле, и если да, нужно ли мне указывать, что "функции" во второй команде должны относиться к этим функциям. В любом случае, каждый раз, когда я пытаюсь запустить вторую команду, она выдает эту ошибку вместе с тремя предупреждающими сообщениями:

 Error in match(x, table, nomatch = 0L) : 
   'match' requires vector arguments
 In addition: Warning messages:
 1: In FindVariableFeatures.Assay(object = assay.data, selection.method = selection.method,  :
   selection.method set to 'vst' but count slot is empty; will use data slot instead
 2: In eval(predvars, data, env) : NaNs produced
 3: In hvf.info$variance.expected[not.const] <- 10^fit$fitted :
    number of items to replace is not a multiple of replacement length

Кто-нибудь знает, почему появляются эти ошибки / предупреждения? Я попытался заставить вывод FindVariableFeatures как вектор и фрейм данных, но безрезультатно. Я также хочу спросить: нужно ли мне повторно запускать FindVariableFeatures после подмножества нового набора данных из более крупного?

Answer 1

Переменные функции уже сохранены в объекте Seurat. Вы можете получить к ним доступ, используя VariableFeatures(), например:

library(Seurat)
pbmc_small =SCTransform(pbmc_small)
pbmc_small = FindVariableFeatures(pbmc_small,nfeatures=20)
head(VariableFeatures(pbmc_small))
[1] "GNLY"   "PPBP"   "PF4"    "S100A8" "VDAC3"  "CD1C" 

Затем вы можете запустить это так, хотя по умолчанию он будет использовать переменные функции, хранящиеся в объекте:

pbmc_small <- RunPCA(pbmc_small,features = VariableFeatures(pbmc_small))