R) Seurat：分组样本
R) Seurat: grouping samples
我正在使用 Seurat 包分析六个单细胞 RNA-seq 数据集。
这 6 个数据集分别通过不同的 10X 运行 获得，然后通过 Seurat 函数“FindIntegrationAnchors”结合批处理效应校正。
同时，在6个数据集中，数据1、2、3、4为“未处理”组，数据5、6为“处理”组。
我将所有 6 个数据集合并在一起并进行了批量校正，但我还需要比较“未处理”与“处理”的特征。
如何将数据1、2、3、4分到“未处理组”，将数据5、6分到“处理组”，然后进行下游分析？
谢谢。
一种快速而肮脏的方法是在合并 Seurat 对象之前添加信息：
...
so_samples[[1]]@meta.data$treatment <- "control"
so_samples[[2]]@meta.data$treatment <- "control"
so_samples[[3]]@meta.data$treatment <- "control"
so_samples[[4]]@meta.data$treatment <- "control"
so_samples[[5]]@meta.data$treatment <- "treated"
so_samples[[6]]@meta.data$treatment <- "treated"
...
anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = so_samples, dims = 1:20)
so_all_samples <- IntegrateData(anchorset = anchors, dims = 1:20)
一般来说，如果没有这种容易出错的复制粘贴代码，最好从文件中加载此类元数据并将其连接到 seurat 对象。另请注意，像这样修改 R S4 对象（可以使用 @ 访问元素的对象）通常不是一个好主意，但是 Seurat 包提供的用于修改 Seurat 对象的函数使用起来非常麻烦我怀疑他们会改变底层数据结构。
我正在使用 Seurat 包分析六个单细胞 RNA-seq 数据集。
这 6 个数据集分别通过不同的 10X 运行 获得，然后通过 Seurat 函数“FindIntegrationAnchors”结合批处理效应校正。 同时，在6个数据集中，数据1、2、3、4为“未处理”组，数据5、6为“处理”组。 我将所有 6 个数据集合并在一起并进行了批量校正，但我还需要比较“未处理”与“处理”的特征。
如何将数据1、2、3、4分到“未处理组”，将数据5、6分到“处理组”，然后进行下游分析？
谢谢。
一种快速而肮脏的方法是在合并 Seurat 对象之前添加信息：
...
so_samples[[1]]@meta.data$treatment <- "control"
so_samples[[2]]@meta.data$treatment <- "control"
so_samples[[3]]@meta.data$treatment <- "control"
so_samples[[4]]@meta.data$treatment <- "control"
so_samples[[5]]@meta.data$treatment <- "treated"
so_samples[[6]]@meta.data$treatment <- "treated"
...
anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = so_samples, dims = 1:20)
so_all_samples <- IntegrateData(anchorset = anchors, dims = 1:20)
一般来说，如果没有这种容易出错的复制粘贴代码，最好从文件中加载此类元数据并将其连接到 seurat 对象。另请注意，像这样修改 R S4 对象（可以使用 @ 访问元素的对象）通常不是一个好主意，但是 Seurat 包提供的用于修改 Seurat 对象的函数使用起来非常麻烦我怀疑他们会改变底层数据结构。