Рисунки по клеточкам очень большие рисунки: Милые большие рисунки по клеточкам

Милые большие рисунки по клеточкам

Рисование поиклеточкам

Рисунокв пол клеточкам

Рисование по клеткам

Рисование по клеткам

Рисунки по клеточкм лёгкие

Рисование по клеткам

Рисунки по клеточкам большие

Рисование поклетачкам

Рисунки по клетоточкам

Рисунки п о к л е т о ч к а м

Пинки Пай вышивка крестом

Красивые рисунки по клеточкам

Пони по клеточкам

Рисование по клеткам

Рисунки по клеточкам в тетради

Рисунки по клеткам лёгкие

Рисование по клеткам

Рисование по клеткам

Милы рисунки по клеточкам

Картиночки по клеткам

Рисунки по клеточкам в тетради

Рисунки по клеточкам

Рисование по клеткам

Рисунки по клеточкам

Рисунки по клеточкам большие

Пиксельные картины легкие

Лёгкие рисунки по клетком

Рисунки по клеточкам пиксель

Рисунки по клеточкам маленькие

Рисунки по клеткам маленькие

Маленькие рисункпо клеточкаи

Рисунки по клеткам схемы

Рисование по клеткам сложные

Рисунокв пол клеточкам

Рисование по клеткам

Рисование по клеткам

Рисование по клеткам

Рисунки в клеточку для девочек

Рисование по клето/Кам

Рисунки по клеточкам схемы

Рисунки по клеточкам череп

Рисование по клеточкам коты

Котик по клеткам

Схемки для вышивки крестиком легкие милые

Рисование по клеткам пикселька

Рисование по клеточкам сладости

Рисунки по клеточкам маленькие

Рисунки в клеточку

Пиксельные рисунки маленькие

Рарити по клеточкам

Рисунки по клеточкам девочки

Пиксельное рисование по клеточкам

Рисование по клеткам

Рисование поиклеточкам

Рисунки по клеточкам картинки

Сложные коты по клеточкам

Рисование по клеточкам в тетради Единорог

Рисунки по клеточкам маленькие

Рисунки по клеточкам череп

Пинки Пай крестиком вышивка

Пиксельное рисование

Пинки Пай вышивка крестом

Рисунки по клеточкам животные

Рисование по клеточкаv

Рисование по пикселям

Рисунки по клеточкам маленькие

Рисунки по клеточкам мини красивые

Пинки Пай вышивка

Майнкрафт пони Твайлайт

Лёгкая вышивка крестиком

Пиксельные рисунки

Рисование по клеткам

Рисование по квадратикам

Рисование по клеточкам глаза

Комментарии (0)

Написать

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.

картинки в тетради, фото и видео для 9 лет ♥ Рисунки карандашом поэтапно

Графическая бумага используется не только в математике. Она является одним из наиболее широко используемых видов бумаги во всем мире из-за всех способов использования бумаги. Эта бумага может использоваться для домашних творческих проектов ежедневно. Когда вы обнаружите, что у вас много лишней бумаги, подумайте о различных способах использования ее.

Возможно, ваши дети захотят выполнить рисунки по клеточкам сложные и красивые. Создайте ребенку собственный макет рисунка или найдите хороший шаблон в интернете. Популярными являются животные в их естественной среде обитания. Когда ребенок использует графическую бумагу для своего творческого проекта, его мозг работает еще активнее, нежели во время обычной прорисовки картинки. Для 14 лет можно найти отличные варианты пейзажей, которые действительно подходят детям на этот возраст, а может даже привлекут и их родителей.

Какие сложные и красивые рисунки по клеточкам можно предложить ребенку в 9 лет?

Рисунки по клеточкам сложные и красивые для 9 лет помогут ребенку не только выразить свои эмоции, продемонстрировать умение работать с деталями, быть аккуратным, создавая картинки, но и научат таким важным вещам, как статистика и исчисление. К счастью, эту бумагу можно распечатать с компьютера или купить в местном магазине. Конечно, по клеточкам можно рисовать и в тетради. На самый крайний случай.

Графическая бумага также может использоваться для арт-проектов. Фактически, большинство основ для плакатов, которые вы найдете, имеют квадратики на одной из сторон, чтобы вы могли убедиться, что проект правильно распланирован и пространство используется максимально эффективно. В сети можно без проблем найти обучающие видео, которые помогут вам создать масштабные картинки по клеткам. Такие проекты создавать не так сложно, как может сначала показаться.

Графические проекты, очевидно, будут завершены быстрее и проще при работе с этим типом бумаги. Вы также можете персонализировать масштаб различных арт-проектов, так как вы можете найти бумагу с нужной клеточкой или распечатать ее с компьютера во многих разных размерах сетки.

В Интернете можно найти фото, что объясняют, как создавать картинки, которые можно будет потом даже раскрасить наподобие больших раскрасок по номерам. Кроме того, рисование — это деятельность, которая позволяет детям символизировать то, что они знают, и это очень важный выход для детей, чем вербальное общение, которое иногда может быть ограничено.

Кроме того, дети могут использовать рисунок, чтобы выразить эмоциональные моменты, такие как волнение и печаль. Изобразительное искусство служит средством творческого развития и обеспечивает возможность самовыражения. Ученые утверждают, что существует невероятное чувство эмоционального удовлетворения, когда дети моделируют с глиной, рисуют карандашами или делают коллаж.

Когда дети могут сделать художественное заявление, это повышает их уверенность в себе и дарит им чувство радости. Рисунок необходим для успеха ребенка в будущем. Рисование помогает разработать умственные способности детей, потому что ум всегда задействован в процессе создания рисунка, а уж тем более по клеточкам.

Благодаря рисунку, уверенность детей крепнет, создаются новые открытия, они готовы к чему-то новому и лучше понимают, таким образом, окружающий мир и самих себя. Научите своего ребенка рисовать по клеточкам. В процессе его развития это сыграет далеко не последнюю роль. А для некоторых детей это обязательно станет той самой отдушиной, которой бы они захотели посвящать гораздо больше времени и своих сил. Сделайте их счастливыми!

Рисунки по клеточкам сложные и красивые, фото:

Лошадь карандашом фотоLove is… карандашом фотоГлаза аниме по клеточкам фотоЕнот карандашом фотоРоза карандашом фотоТигр карандашом фотоЦыпленок карандашом фотоПингвины карандашом фото

Как продавать искусство в Интернете и зарабатывать деньги в 2023 году – Forbes Advisor Комиссии не влияют на мнения или оценки наших редакторов.

Гетти

Содержание

• 1. Решите, какое искусство продавать и как его продавать
• 2. Зарегистрируйте свой бизнес
• 3. Выберите каналы продаж
• 4. Определить цену
• 5. Продвигайте свой интернет-магазин произведений искусства
• Часто задаваемые вопросы

Показать больше

Являетесь ли вы профессиональным фотографом, графическим дизайнером по профессии или художником-экспериментатором, у вас больше возможностей, чем когда-либо, делиться своими работами и продавать их в Интернете. Существует множество платформ для продажи ваших работ в качестве независимого художника в Интернете, от Etsy и Zazzle до Creative Market и Instagram, не говоря уже о том, что вы можете напрямую продавать их через собственный интернет-магазин. Следите за новостями, чтобы узнать, как продавать искусство в Интернете и зарабатывать деньги в 2023 году.

1. Решите, какое искусство продавать и как его продавать

Для начала вам нужно решить, что именно продавать и как это продавать. Это связано с тем, что существует несколько способов продажи произведений искусства в Интернете, и важным шагом в этом процессе является знание того, что вы собираетесь продавать и на каком носителе.

Вы можете не только продавать свои оригинальные произведения искусства, которые встречаются реже и поэтому обычно требуют более высокой цены, но вы также можете продавать цифровые файлы или отпечатки своих работ, чтобы дополнительно использовать свое время и снова и снова зарабатывать деньги с помощью одного произведения. Кроме того, вы также можете зарабатывать деньги, продавая произведения искусства других людей в Интернете, если создадите сеть художников и веб-сайт для продажи их произведений искусства.

Продажа оригинальных произведений искусства

Если вы художник или работаете с углем или другими специальными материалами, вы можете продавать оригинальные произведения искусства. Это был бы захватывающий предмет для всех, потому что люди любят иметь сделанные на заказ произведения искусства для украшения своего пространства. Возможно, вы захотите установить более высокую цену на эти предметы, потому что они создаются индивидуально.

Продажа копий, отпечатков или цифровых файлов

Если вы работаете с цифровым искусством или хотите использовать свое время, продавая копии своих оригинальных фотографий или произведений искусства, вы можете продавать отпечатки своих работ в различных размерах. Отпечатки и цифровые файлы обычно продаются за меньшие деньги, чем оригиналы, однако они дают художникам хороший способ неоднократно зарабатывать деньги с помощью одного произведения искусства.

Кроме того, людям могут понадобиться футболки, кружки или даже блокноты с вашим рисунком. Существуют различные службы печати по запросу, такие как Printful или Printify, которые могут сделать этот процесс быстрым и легким. Что хорошо в печати по запросу, так это то, что у вас нет накладных расходов, поэтому вам не нужно вкладывать средства в заказ большого количества рубашек или толстовок на продажу. Элементы создаются только тогда, когда кто-то размещает заказ. Кроме того, вы также можете настроить службы печати по запросу, чтобы заказы автоматически печатались и отправлялись каждый раз, когда вы совершаете продажу.

Если вы хотите использовать услугу печати по запросу для продажи своего искусства в Интернете, узнайте больше о том, как начать бизнес по производству футболок.

Продажа работ других художников

Если продажа вашего собственного искусства набирает обороты, вы можете начать размещать в своем магазине и других художников. Это обеспечит больше разнообразия для ваших клиентов и позволит вам поддерживать других многообещающих артистов. Это было бы идеально для тех, у кого есть большие сети коллег-художников, и для тех, кто очень хорошо разбирается в маркетинге, поскольку и то, и другое будет иметь ключевое значение для получения трафика на ваш сайт и продажи произведений искусства.

Имея это в виду, подумайте о своем бренде или типе бренда, который вы хотите создать. Это поможет вам оставаться на правильном пути и создавать правильные виды искусства, которые укрепляют ваш бренд и помогают вам двигаться в правильном направлении.

---

2. Зарегистрируйте свой бизнес

Прежде чем начать продавать и получать доход от своих произведений искусства, важно привести в порядок все документы. Вы можете зарегистрироваться в качестве индивидуального предпринимателя бесплатно, но, возможно, лучше подать документы и зарегистрироваться в качестве ООО. Как ООО, вы можете легче отслеживать свои бизнес-расходы и начать нанимать сотрудников, когда и когда они вам понадобятся.

Имейте в виду, что вы должны быть зарегистрированы в качестве предприятия, чтобы иметь идентификационный номер работодателя (EIN), который обычно требуется для открытия банковского счета предприятия.

В зависимости от штата, в котором вы живете, вам также может понадобиться бизнес-лицензия для продажи вашего искусства, поэтому стоит уточнить это в вашем штате. Как правило, вы можете сделать это, обратившись к государственному секретарю или бизнес-отделу вашего штата.

Реклама

Создайте компанию с ограниченной ответственностью онлайн сегодня с ZenBusiness

Нажмите на состояние ниже, чтобы начать.

Начать сейчас

---

3. Выберите каналы продаж

Затем решите, где вы хотите продавать искусство. Существуют различные платформы электронной коммерции, от Amazon до Getty Images, которые невероятно упрощают продажу. Однако подходящие для вас каналы продаж будут зависеть от того, какой вид искусства вы продаете. Например, фотограф может продавать через Fineartamerica и Getty Images. Принимая во внимание, что художник-график может продавать через Creative Market, Zazzle и Fiverr.

Вот некоторые из самых популярных платформ для продажи произведений искусства в Интернете:

• Прямой: Всем продавцам рекомендуется создать свой собственный веб-сайт для прямой продажи своей продукции. Узнайте больше о том, как открыть интернет-магазин.
• Fineartamerica: Веб-сайт, на котором вы можете размещать и продавать свои произведения искусства в Интернете.
• Society6: Сайт, предназначенный для установления контактов между покупателями и продавцами уникальных произведений искусства.
• Этси: Продавайте все виды нестандартного искусства, включая оригинальное и цифровое искусство.
• Amazon: Продавайте картины на стенах через Amazon или Amazon FBA.
• Amazon Handmade: Свяжитесь с покупателями Amazon, которые ценят товары ручной работы, продавая оригиналы через крупнейшую в мире платформу электронной коммерции.
• Zazzle: Продавайте свои художественные и графические рисунки на таких товарах, как футболки, кепки и кружки.
• Redbubble: То же, что Zazzle.
• Креативный рынок: Продажа работ по графическому дизайну в больших количествах.
• Социальные сети: Продажа через Facebook Marketplace и Instagram Посты с возможностью покупки.
• Fiverr: Для графических дизайнеров и профессиональных писателей, желающих получать оплату за нестандартное искусство.
• Upwork: То же, что и Fiverr, для графических дизайнеров, веб-дизайнеров и профессиональных писателей.
• Getty Images: Фотографы, видеооператоры и графические дизайнеры могут продавать изображения в Интернете и получать ежемесячную комиссию за свою работу.

Как правило, чем больше каналов вы продаете, тем больше известность получает ваше искусство, а значит, тем больше продаж вы получаете. Итак, скажем, вы планируете продавать на Etsy, возможно, будет целесообразно также продавать на Society6, чтобы повысить вашу видимость в Интернете. Это связано с тем, что такие сайты, как Etsy и Amazon, посещают миллионы посетителей каждый месяц.

---

4. Определите цену

Назначить цену за произведение искусства сложно, но важно, и необходимо учитывать несколько факторов. Если вы создаете оригинальные произведения искусства для продажи, вам следует подумать о том, чтобы установить более высокую цену, потому что большая часть вашей работы ушла на их создание.

Поскольку доставка может быть непомерно дорогой для потребителей, повышайте цены на свои товары, чтобы снизить стоимость доставки для клиентов. Это сложный расчет, но более высокая стоимость доставки, как правило, отпугивает потенциальных клиентов. Если вы снизите стоимость доставки, вы можете увеличить продажи, даже если цена продукта будет выше.

Если вы продаете цифровые отпечатки и репродукции, напечатанные на предметах, возможно, вы захотите сократить расходы, чтобы ваша продукция была доступна большему количеству клиентов. После того, как вы создадите клиентскую базу, вы можете начать поднимать цены и рассматривать специальные предложения и более короткие тиражи, чтобы стимулировать ваши продукты как предметы коллекционирования.

---

5. Продвигайте свой онлайн-магазин произведений искусства

После того, как вы заявите о себе в Интернете, будь то через собственный интернет-магазин или учетные записи продавцов на таких торговых площадках, как Etsy, пришло время начать продавать свое искусство, чтобы оно достигло людей, которые ищут типы произведений искусства, которые вы продаете.

Например, если вы продаете на Amazon или Etsy, вы можете использовать рекламу для продвижения своих объявлений. Или используйте социальные сети, чтобы общаться с людьми, которые интересуются вашим видом искусства, будь то через группы Facebook, Facebook Marketplace или Instagram.

Вот основные способы продвижения вашего искусства в Интернете:

• Оптимизируйте свой веб-сайт, чтобы повысить его рейтинг в поисковых системах (SEO)
• Рекламируйте свои объявления
• Попробуйте рекламу с оплатой за клик
• Присоединяйтесь к соответствующим группам Facebook
• Создать магазин Facebook
• Создайте другие социальные профили (например, Instagram, Pinterest)
• Используйте контент-маркетинг для поддержки усилий по SEO
• Используйте существующую сеть для продвижения своего искусства
• Свяжитесь с другими художниками для совместной работы над проектом

Как и при выборе каналов сбыта, рекомендуется продавать свое искусство несколькими способами. Это поможет вам охватить большую аудиторию и увеличить продажи.

---

Часто задаваемые вопросы

Какой сайт лучше всего подходит для продажи произведений искусства?

Это зависит от ваших потребностей. Для оригинальных произведений искусства вы можете создать свой собственный магазин с Shopify, чтобы вы могли самостоятельно определять стоимость доставки. Если вы пользуетесь услугами печати по требованию, такие веб-сайты, как Society6 или Printful, могут удовлетворить ваши потребности.

Вам нужна лицензия на продажу вашего искусства?

Вам нужна лицензия на ведение бизнеса, чтобы продавать свои произведения искусства в качестве владельца бизнеса, и вы хотите заявить о своих расходах на произведения искусства в счет налогов.

Как узнать, достаточно ли хорошо мое произведение для продажи?

Если вы его создали, то он достаточно хорош! В сети так много разных видов искусства, и обязательно найдутся клиенты, заинтересованные в вашей работе.

Сколько стоит открыть интернет-магазин по продаже произведений искусства?

Стоимость запуска интернет-магазина по продаже произведений искусства зависит от выбранной вами платформы и необходимых вам функций. Некоторые платформы бесплатны для использования, в то время как за другие взимается ежемесячная плата. Вы можете найти платформы электронной коммерции менее чем за 30 долларов в месяц. Затем просто платите за маркетинг, продукты и доставку.

Как фотографировать товары?

Если вы плохо разбираетесь в фотографии, подумайте о том, чтобы нанять местного фотографа или сотрудничать с ним в обмен на бесплатные продукты. В противном случае купите лайтбокс. Они отлично подходят для ювелирных изделий, потому что вы можете управлять освещением и создавать чистый фон.

Была ли эта статья полезна?

Оцените эту статью

★ ★ ★ ★ ★

Пожалуйста, оцените статью

Пожалуйста, введите действительный адрес электронной почты

Комментарии

Мы будем рады услышать от вас, пожалуйста, оставьте свой комментарий.

Неверный адрес электронной почты

Спасибо за отзыв!

Что-то пошло не так. Пожалуйста, повторите попытку позже.

Еще от

Информация, представленная на Forbes Advisor, предназначена только для образовательных целей. Ваше финансовое положение уникально, и продукты и услуги, которые мы рассматриваем, могут не подходить для ваших обстоятельств. Мы не предлагаем финансовые советы, консультационные или брокерские услуги, а также не рекомендуем и не советуем отдельным лицам покупать или продавать определенные акции или ценные бумаги. Информация о производительности могла измениться с момента публикации. Прошлые показатели не свидетельствуют о будущих результатах.

Forbes Advisor придерживается строгих стандартов редакционной честности. Насколько нам известно, весь контент является точным на дату публикации, хотя содержащиеся здесь предложения могут быть недоступны. Высказанные мнения принадлежат только автору и не были предоставлены, одобрены или иным образом одобрены нашими партнерами.

Джулия — писательница из Нью-Йорка, которая во время пандемии начала писать о технологиях и бизнесе. Она также занимается книгами и издательской отраслью.

Келли — редактор SMB, специализирующийся на запуске и маркетинге новых предприятий. До того, как присоединиться к команде, она была контент-продюсером в Fit Small Business, где работала редактором и стратегом, занимаясь маркетинговым контентом для малого бизнеса. Она бывший предприниматель Google Tech и имеет степень магистра международного маркетинга Эдинбургского университета Нейпир. Кроме того, она ведет колонку в журнале Inc.

Редакция Forbes Advisor независима и объективна. Чтобы поддержать нашу отчетную работу и продолжать предоставлять этот контент бесплатно нашим читателям, мы получаем компенсацию от компаний, размещающих рекламу на сайте Forbes Advisor. Эта компенсация происходит из двух основных источников. Сначала мы предоставляем рекламодателям платные места для представления своих предложений. Компенсация, которую мы получаем за эти места размещения, влияет на то, как и где предложения рекламодателей появляются на сайте. Этот сайт не включает все компании или продукты, доступные на рынке. Во-вторых, мы также включаем ссылки на предложения рекламодателей в некоторые наши статьи; эти «партнерские ссылки» могут приносить доход нашему сайту, когда вы нажимаете на них. Вознаграждение, которое мы получаем от рекламодателей, не влияет на рекомендации или советы, которые наша редакция дает в наших статьях, или иным образом влияет на какой-либо редакционный контент в Forbes Advisor. Несмотря на то, что мы прилагаем все усилия, чтобы предоставить точную и актуальную информацию, которая, по нашему мнению, будет для вас актуальной, Forbes Advisor не гарантирует и не может гарантировать, что любая предоставленная информация является полной, и не делает никаких заявлений или гарантий в связи с ней, а также ее точностью или применимостью. . Вот список наших партнеров, которые предлагают продукты, на которые у нас есть партнерские ссылки.

Вы уверены, что хотите оставить свой выбор?

Анализ на основе эскизов в Seurat v5 • Seurat

Составлено: 20 апреля 2023 г.

Источник: vignettes/seurat5_sketch_analysis.Rmd

seurat5_sketch_analysis.Rmd

Введение: анализ на основе эскизов в Seurat v5

По мере того, как технологии секвенирования отдельных ячеек продолжают улучшать масштабируемость пропускной способности, создание наборов данных, охватывающих миллион или более ячеек, становится все более рутинным. В Seurat v5 мы представляем новую инфраструктуру и методы для анализа, интерпретации и изучения этих захватывающих наборов данных.

В этой виньетке мы представляем рабочий процесс анализа на основе эскиза для анализа набора данных из 1,3 миллиона клеток развивающегося мозга мыши, бесплатно доступного в 10x Genomics. Анализ наборов данных такого размера с помощью стандартных рабочих процессов может быть сложным, медленным и требовательным к памяти. Здесь мы представляем альтернативный рабочий процесс, который легко масштабируется даже для наборов данных размером более 10 миллионов ячеек. Наш рабочий процесс, основанный на эскизах, включает в себя три новые функции в Seurat v5

• Инфраструктура для хранения на диске больших наборов данных по отдельным клеткам Хранение матриц экспрессии в памяти может быть сложной задачей для очень больших наборов данных scRNA-seq. В Seurat v5 мы вводим поддержку нескольких форматов хранения на диске.
• Методы «зарисовки» для подвыборки ячеек из больших наборов данных с сохранением редких популяций Как было представлено в Hie et al., 2019, методы зарисовки ячеек направлены на компактное суммирование больших наборов данных с одной ячейкой в ​​небольшом количестве ячеек, сохраняя при этом присутствие как обильных и редкие типы клеток. В Seurat v5 мы используем эту идею для выбора подвыборок («эскизов») ячеек из больших наборов данных, которые хранятся на диске. Однако после создания эскиза ячейки с подвыборками могут быть сохранены в памяти, что обеспечивает интерактивную и быструю визуализацию и исследование. Мы храним наброски ячеек (в памяти) и полный набор данных (на диске) как два анализа в одном и том же объекте Seurat. Затем пользователи могут легко переключаться между двумя версиями, обеспечивая гибкость для выполнения быстрого анализа подмножества ячеек в памяти, сохраняя при этом доступ к полному набору данных на диске.
• Поддержка сжатия и инфраструктуры «bit-packing»

Мы демонстрируем дисковые возможности Seurat v5 с использованием пакета BPCells, разработанного Беном Парксом в лаборатории Greenleaf. Этот пакет использует сжатие битов и оптимизированный, совместимый с потоковой передачей код C++, чтобы существенно улучшить производительность операций ввода-вывода и вычислений при работе с данными на диске. Чтобы запустить эту виньетку, установите Seurat v5, используя инструкции по установке, которые можно найти здесь. Кроме того, вам потребуется установить BPcells , используя инструкции по установке, которые можно найти здесь.

 библиотека (Сера)
библиотека (BPCells)
библиотека (ggplot2)
# необходимо установить для анализа больших наборов данных
options(future. globals.maxSize = 1e9) 

Создать объект Seurat с анализом v5 для хранения на диске

Начнем с загрузки набора данных 1,3 млн из 10x Genomics с помощью функции open_matrix_dir из BPCells . Обратите внимание, что эта функция не загружает набор данных в память, а вместо этого создает соединение с данными, хранящимися на диске. Затем мы сохраняем это представление на диске в объекте Seurat. Обратите внимание, что в нашей виньетке «Введение в хранилище на диске» мы показываем, как создать это представление на диске.

 # укажите, что вы хотите создать анализ Seurat v5
# обратите внимание, что мы требуем установить этот параметр, чтобы гарантировать, что существующие конвейеры не будут затронуты
параметры (Seurat.object.assay.version = "v5")
# Прочитать объект Seurat, который содержит 1,3 млн клеток, хранящихся на диске, как часть анализа «РНК».
obj <- readRDS("/brahms/hartmana/vignette_data/1p3_million_mouse_brain.rds")
obj 

 ## Объект класса Seurat
## 27282 признаков в 1306127 образцах в рамках 1 анализа
## Активный анализ: РНК (27282 признака, 0 переменных признаков)
## Присутствует 1 слой: всего 

 # Обратите внимание, что поскольку данные хранятся на диске, размер объекта легко помещается в памяти (<1 ГБ)
format(object. size(obj), unit = "Mb") 

 ## [1] "596,2 Mb" 

«Набросать» подмножество ячеек и загрузить их в память

Мы выбираем подмножество («эскиз») из 50 000 ячеек (из 1,3 млн). Вместо выборки всех ячеек с одинаковой вероятностью мы вычисляем и выбираем на основе «оценки рычага» для каждой ячейки, которая отражает величину ее вклада в матрицу генной ковариации и ее важность для общего набора данных. В Hao et al., 2022, мы показываем, что показатель рычага является самым высоким для редких популяций в наборе данных. Таким образом, наш эскизный набор из 50 000 клеток будет избыточным для редких популяций, сохраняя биологическую сложность образца при резком сжатии набора данных.

Функция SketchData принимает нормализованный набор данных с одной ячейкой (хранящийся либо на диске, либо в памяти) и набор переменных функций. Он возвращает объект Seurat с новым анализом (, эскиз ), состоящим из 50 000 ячеек, но эти ячейки теперь хранятся в памяти. Теперь пользователи могут легко переключаться между представлением в памяти и на диске, просто изменив анализ по умолчанию.

 obj <- NormalizeData(obj)
obj <- FindVariableFeatures(obj)
объект <- Данные эскиза(
  объект = объект,
  ncells = 50000,
  метод = "Результат кредитного плеча",
  sketched.assay = "эскиз"
)
объект 

 ## Объект класса Seurat
## 54564 признаков в 1306127 образцах в рамках 2 анализов
## Активный анализ: эскиз (27282 признака, 2000 переменных признаков)
## Присутствуют 2 слоя: счетчики, данные
## Имеется 1 другой анализ: РНК 

 # переключиться на анализ полного набора данных (на диске)
DefaultAssay(obj) <- "РНК"
# переключиться на анализ набросанного набора данных (в памяти)
DefaultAssay(obj) <- "sketch" 

Выполнить кластеризацию на эскизном наборе данных

Теперь, когда мы сжали набор данных, мы можем выполнить стандартную кластеризацию и визуализацию набора данных из 50 000 ячеек. После кластеризации мы можем видеть группы клеток, которые четко соответствуют предшественникам различных ветвей, включая эндотелиальные клетки (Igfbp7), возбуждающие (Neurod6) и тормозные (Dlx2) нейроны, промежуточные предшественники (Eomes), радиальную глию (Vim), клетки Cajal- Клетки Ретциуса (Reln), олигодендроиты (Olig1) и чрезвычайно редкие популяции макрофагов (C1qa), выборка которых была увеличена в наших набросках данных.

 DefaultAssay(obj) <- "эскиз"
obj <- FindVariableFeatures(obj)
obj <- ScaleData(obj)
obj <- RunPCA(obj)
obj <- FindNeighbors(obj, dims = 1:50)
obj <- FindClusters(obj, разрешение = 2) 

 ## Оптимизатор модульности версии 1.3.0 Людо Уолтман и Нис Ян ван Экк
##
## Количество узлов: 50000
## Количество ребер: 1993388
##
## Запуск алгоритма Лувена...
## Максимальная модульность в 10 случайных запусках: 0,8769
## Количество сообществ: 49
## Истекшее время: 22 секунды 

 obj <- RunUMAP(obj, dims = 1:50, return.model = T)
DimPlot(obj, метка = T, label.size = 3, уменьшение = "umap") + NoLegend() 

 FeaturePlot(
  объект = объект,
  особенности = с(
    «Igfbp7», «Neurod6», «Dlx2», «Gad2»,
    "Эомес", "Вим", "Релн", "Олиг1", "С1qа"
  ),
  nкол = 3
) 

Распространить результаты на полные наборы данных

Теперь мы можем распространить метки кластеров и сокращения размеров, изученные на зарисованных ячейках, на весь набор данных. Функция ProjectData проецирует данные на диске на анализ Sketch . Он возвращает объект Seurat, который включает

• Размерное уменьшение (PCA): Размерное уменьшение pca.full расширяет уменьшение pca на нарисованных ячейках на все ячейки в наборе данных
• Уменьшение размеров (UMAP): Уменьшение размеров full.umap расширяет уменьшение umap на эскизных ячейках на все ячейки в наборе данных
• Метки кластера: столбец cluster_full в метаданных объекта теперь помечает все ячейки в наборе данных одной из меток кластера, полученных из нарисованных ячеек

 объект <- ProjectData(
  объект = объект,
  анализ = "РНК",
  full.reduction = "pca.full",
  sketched.assay = "эскиз",
  sketched.reduction = "pca",
  umap.model = "умап",
  димс = 1:50,
  refdata = список (cluster_full = "seurat_clusters")
)
# теперь, когда мы спроецировали полный набор данных, вернемся к анализу всех ячеек
DefaultAssay(obj) <- "РНК" 

 DimPlot(obj, label = T, label. size = 3, reduce = "full.umap", group.by = "cluster_full", alpha = 0.1) + NoLegend() 

 # визуализировать экспрессию гена на зарисовки ячеек (быстро) и полный набор данных (медленнее)
DefaultAssay(obj) <- "эскиз"
x1 <- FeaturePlot(obj, "C1qa")
DefaultAssay(obj) <- "РНК"
x2 <- FeaturePlot(obj, "C1qa")
х1 | x2 

Выполнить итеративную субкластеризацию

Теперь, когда мы выполнили первоначальный анализ набора данных, мы можем итеративно «увеличить» интересующий подтип ячеек, извлечь все ячейки этого типа и выполнить итеративную субкластеризацию. Например, мы можем видеть, что предшественники интернейронов Dlx2+ определяются кластерами 2, 15, 18, 28 и 40.

 DefaultAssay(obj) <- "эскиз"
VlnPlot(obj, "Dlx2") 

Поэтому мы извлекаем все ячейки из полного набора данных на диске, которые присутствуют в этих кластерах. Их 200 892 человека. Поскольку это управляемое число, мы можем преобразовать эти данные из хранилища на диске в хранилище в оперативной памяти. Затем мы можем приступить к стандартной кластеризации.

 # подмножество ячеек в этих кластерах. Обратите внимание, что данные остаются на диске после подмножества.
obj.sub <- подмножество (obj, подмножество = cluster_full%in%c(2, 15, 18, 28, 40))
DefaultAssay(obj.sub) <- "РНК"
# теперь преобразуйте анализ РНК (ранее хранившийся на диске) в представление в памяти (разреженная матрица)
# мы конвертируем только слой данных и сохраняем счетчики на диске
obj.sub[["РНК"]]$data <- as(obj.sub[["РНК"]]$data, Class = "dgCMatrix")
# перегруппировать ячейки
obj.sub <- FindVariableFeatures(obj.sub)
obj.sub <- ScaleData(obj.sub)
obj.sub <- RunPCA(obj.sub)
obj.sub <- RunUMAP(obj.sub, dims = 1:30)
obj.sub <- FindNeighbors(obj.sub, dims = 1:30)
obj.sub <- FindClusters(obj.sub) 

 ## Оптимизатор модульности, версия 1.3.0, Людо Уолтман и Нис Ян ван Экк
##
## Количество узлов: 200892
## Количество ребер: 5067828
##
## Запуск алгоритма Лувена...
## Максимальная модульность в 10 случайных запусках: 0,8812
## Количество сообществ: 26
## Прошедшее время: 155 секунд 

 DimPlot(obj. sub, label = T, label.size = 3) + NoLegend() 

Обратите внимание, что в этом наборе данных мы начинаем видеть отдельные линии интернейронов. Мы можем видеть четкое разделение предшественников интернейронов, происходящих из медиального ганглиозного возвышения (Lhx6) или каудального ганглиозного возвышения (Nr2f2). Далее мы можем наблюдать появление интернейронов, связанных с Sst (Sst) и Pvalb (Mef2c), и популяции предшественников, экспрессирующих Meis2, происходящих из CGE. Эти результаты точно отражают наши выводы, сделанные Mayer 9.0366, Hafemeister , Bandler* et al, Nature 2018, где мы обогатили предшественниками интернейронов, используя стратегию картирования судеб Dlx6a-cre. Здесь мы получаем аналогичные результаты, используя только вычислительное обогащение, которое стало возможным благодаря большому размеру исходного набора данных.

 FeaturePlot(
  объект = obj.sub,
  особенности = с(
    "Dlx2", "Gad2", "Lhx6", "Nr2f2", "Sst",
    "Mef2c", "Meis2", "Id2", "Dlx6os1"
  ),
  nкол = 3
) 

Информация о сеансе

 информация о сеансе() 

 ## Версия R 4. 2.2 Исправлена ​​(2022-11-10 r83330)
## Платформа: x86_64-pc-linux-gnu (64-разрядная версия)
## Запуск под: Ubuntu 20.04.6 LTS
##
## Матричные продукты: по умолчанию
## BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.9.0
## ЛАПАК: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.9.0
##
## локаль:
## [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C
## [3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8
## [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8
## [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C
## [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
## [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
##
## прикрепленные базовые пакеты:
## [1] stats graphics grDevices utils наборы методов базы данных
##
## другие прикрепленные пакеты:
## [1] ggplot2_3.4.2 BPCells_0.1.0 Seurat_4.9.9.9043
## [4] SeuratObject_4.9.9.9084 sp_1.6-0
##
## загружается через пространство имен (и не прикрепляется):
## [1] spam_2.9-1 systemfonts_1.0.4 plyr_1.8.8
## [4] igraph_1.4.2 lazyeval_0.2.2 splines_4.2.2
## [7] RcppHNSW_0.4.1 listenv_0.9.0 scattermore_0. 8
## [10] GenomeInfoDb_1.34.9 дайджест_0.6.31 htmltools_0.5.5
## [13] fansi_1.0.4 magrittr_2.0.3 memoise_2.0.1
## [16] tensor_1.5 cluster_2.1.4 ROCR_1.0-11
## [19] globals_0.16.2 matrixStats_0.63.0 R.utils_2.12.2
## [22] pkgdown_2.0.7 spatstat.sparse_3.0-1 colorspace_2.1-0
## [25] ggrepel_0.9.3 textshaping_0.3.6 xfun_0.38
## [28] dplyr_1.1.2 RCurl_1.98-1.10 jsonlite_1.8.4
## [31] progressr_0.13.0 spatstat.data_3.0-1 survival_3.5-5
## [34] zoo_1.8-12 Glue_1.6.2 polyclip_1.10-4
## [37] gtable_0.3.3 zlibbioc_1.44.0 XVector_0.38.0
## [40] leiden_0.4.3 R.cache_0.16.0 future.apply_1.10.0
## [43] BiocGenerics_0.44.0 abind_1.4-5 Scales_1.2.1
## [46] spatstat.random_3.1-4 miniUI_0.1.1.1 Rcpp_1.0.10
## [49] viridisLite_0.4.1 xtable_1.8-4 сетчатый_1.28
## [52] dotCall64_1.0-2 stats4_4.2.2 htmlwidgets_1.6.2
## [55] httr_1.4.5 RColorBrewer_1.1-3 ellipsis_0.3.2
## [58] ica_1.0-3 farver_2.1.1 pkgconfig_2.0.3
## [61] R.methodsS3_1.8.2 sass_0.4.5 uwot_0.1.14
## [64] deldir_1.0-6 utf8_1.2.3 labeling_0.4. 2
## [67] tidyselect_1.2.0 rlang_1.1.0 reshape2_1.4.4
## [70] Later_1.3.0 munsell_0.5.0 tools_4.2.2
## [73] cachem_1.0.7 cli_3.6.1 generics_0.1.3
## [76] ggridges_0.5.4 Assessment_0.20 stringr_1.5.0
## [79] fastmap_1.1.1 yaml_2.3.7 ragg_1.2.5
## [82] goftest_1.2-3 knitr_1.42 fs_1.6.1
## [85] fitdistrplus_1.1-8 purrr_1.0.1 RANN_2.6.1
## [88] pbapply_1.7-0 future_1.32.0 nlme_3.1-162
## [91] mime_0.12 ggrastr_1.0.1 R.oo_1.25.0
## [94]compile_4.2.2 beeswarm_0.4.0 plotly_4.10.1
## [97] png_0.1-8 spatstat.utils_3.0-2 tibble_3.2.1
## [100] bslib_0.4.2 stringi_1.7.12 highr_0.10
## [103] desc_1.4.2 RSpectra_0.16-1 решетка_0.20-45
## [106] Matrix_1.5-3 styler_1.9.1 vctrs_0.6.2
## [109] columns_1.9.0 lifecycle_1.0.3 spatstat.geom_3.1-0
## [112] lmtest_0.9-40 jquerylib_0.1.4 RcppAnnoy_0.0.20
## [115] bitops_1.0-7 data.table_1.14.8 cowplot_1.1.1
## [118] irlba_2.3.5.1 httpuv_1.6.9 patchwork_1.1.2
## [121] GenomicRanges_1.50.2 R6_2.5.1 promises_1.2.0.1
## [124] KernSmooth_2.23-20 gridExtra_2.3 vipor_0.