单细胞不同类型测序文件读取

单细胞不同类型测序文件读取

在进行单细胞数据分析时，第一步就是单细胞测序文件的读入，单细胞文件形式各种各样，

今天小果讲解一下几种不同类型文件的读入方法，方法如下：

1.10X的单细胞文件

#读取数据10X数据所在的文件夹

pbmc.data <- Read10X(data.dir = “filtered_gene_bc_matrices/hg19/”)

#创建Seurat文件

pbmc <- CreateSeuratObject(counts = pbmc.data, project = “pbmc3k”, min.cells = 3, min.features = 200)

1. 输入数据是基于UMI的表达矩阵(其中数据集中的行表示基因，列表示细胞)

molecules <- read.delim(“molecules.txt”,header = TRUE,

row.names = 1)

#创建Seurat文件

obj <- CreateSeuratObject(counts = molecules,

min.cells = 3, #筛选至少在3个细胞中表达的基因

min.features = 200) #筛选至少有200个基因表达的细胞

#增加Seurat的元信息(metadata)

ann <- read.delim(“annotation.txt”, header = TRUE)

rownames(ann) <- ann$sample_id

obj <- AddMetaData(obj, ann)

1. 输入数据是h5文件格式

devtools::install_github(repo = “hhoeflin/hdf5r”)

library(hdf5r)

obj<-Read10X_h5(“GSE154989_mmLungPlate_fQC_dSp_rawCount.h5”)

obj <- CreateSeuratObject(counts = obi, project=”obj”,

min.cells = 3, #筛选至少在3个细胞中表达的基因

min.features = 200) #筛选至少有200个基因表达的细胞

1. 利用SeuratData包导入内置数据

devtools::install_github(‘satijalab/seurat-data’,force = TRUE)

library(SeuratData)

InstallData(“ifnb”)

LoadData(“ifnb”)

1. Seurat对象

如果文件是已经构建好的seurat对象，后期可以直接进行质控和单细胞分析流程；如果发现发现上传seurat版本较低，需要更新转化。

obj<-UpdataSeuratObject(object=obj)

单细胞测序文件类型大概就这几种，在进行数据读入时可以按照数据类型选择不同的方法进行读取，今天小果的分享就到这里，有需要的可以点赞收藏加个关注奥，下期再见奥！！！