生物信息之Seurat的安装与使用（basecalling生物信息）
尔云间 一个专门做科研的团队
原创 小果 生信果
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什么是Seurat ？
Seurat是R语言中被用于单细胞RNA-seq质控、分析的一个r包。从而时用户可以鉴定来自单细胞转录本测定的异质性来源。
其中，Seurat包的应用主要包含了：数据导入 、数据过滤、数据归一化、特征选择、数据缩放、数据降维、聚类、数据可视化以及差异表达基因分析的功能。
本文主要讲解Seurat包的安装以及其简单的应用，包括数据导入 、数据过滤 、数据特征可视化 。
Seurat的安装
安装命令
> install.packages('Seurat')
注意：目前Seurat最高版本是3.0版本，需要适配的R的版本在3.4及以上，如果你的R版本在3.4以上 ，即可直接在R中安装 。
安装成功后引用R包可能会出现的错误
此时，我们需要再安装spatstat.data这个包：
> install.packages('spatstat.data')
当安装spatstat.data包时 ，可能还会出现spatstat.utils和spatstat.data版本不适配的问题，导致spatstat.data无法正确被安装。
安装时报错信息：
Error: package or namespace load failed for ‘Seurat’ in loadNamespace(i, c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[i]]):
载入了名字空间‘spatstat.utils’ 3.0-1，但需要的是>= 3.0.2
此时 ，我们需要重新下载对应版本的spatstat.utils，并在下载之前删除原来版本的spatstat.utils 。
>remove.packages("spatstat.utils")
删除原来版本的r包后，我们需要首先去下载好对应R包的压缩包 ，这里需要特别注意的是，下载好的必须是.tar,而不能是.zip。这里贴下我下载的链接：
https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/cran/web/packages/spatstat.utils/index.html
下载好后，运行以下命令：
>install.packages("C:/下载/spatstat.utils_3.0-1.tar.gz", repos = NULL, type = "source")
（第一个空就填写你下载好的压缩包所在的绝对路径即可）
如果你成功安装了Rtools并且和R以及RStudio在同一目录下，即可成功安装，如果这一步仍然报错，那么你需要检查以下是否正确安装了Rtools，同时也要注意R和RStudio的版本对应问题哦~
以上问题解决后，当我们在R中引用Seurat包就不会报错了！
Seurat包的简单使用
经过一番周折，我们成功安装了Seurat包 。接下来我们要学习怎样使用Seurat包 。
导入数据/创建Seurat对象
>library(dplyr)>library(Seurat)#导入pbmc数据>pbmc.data <- Read10X(data.dir="Rdata/filtered_gene_bc_matrices/hg19/")>pbmc <- CreateSeuratObject(counts = pbmc.data, project = "pbmc3k" , min.cells = 3,min.features = 200)>pbmc
提示信息告诉我们 ，生成的pbmc对象中有13714个基因，2700个细胞 。
导入成功后 ，我们也可以在Rstudio中查看pbmc对象的整体结构如下 ：
数据过滤/质量控制
下面 ，我们以人的数据为例 ，以MT-开头的所有基因集座位线粒体基因集，利用小提琴图可视化质控指标（过滤条件：过滤线粒体基因占比大于5%的细胞、过滤UMI数大于2500或小于200的细胞） 。
>pbmc[["percent.mt"]]<-PercentageFeatureSet(pbmc,pattern = "^MT-")>VlnPlot(pbmc,features = c("nFeature_RNA","nCount_RNA","percent.mt"),ncol = 3)>pbmc<-subset(pbmc,subset=nFeature_RNA>20 & nFeature_RNA <2500 & percent.mt<5)>head(pbmc@meta.data, 5)
特征-特征之间关系可视化
接下来，我们可以用FeatureScatter函数可书画特征与特征之间的关系。
>plot3 <- FeatureScatter(pbmc,feature1 = "nCount_RNA",feature2 = "percent.mt")>CombinePlots(plots= list(plot3))
以上 ，就是我们对Seurat包的安装与基本使用方法的总结 ，不知道有没有帮助到你呢~
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