R) Seurat：对样本进行分组

Question

我正在使用 Seurat 软件包分析六个单细胞 RNA-seq 数据集。

这 6 个数据集是通过每个不同的 10X 运行获得的，然后通过 Seurat 函数“FindIntegrationAnchors”与批效果校正相结合。 同时，在这6个数据集中，数据1、2、3和4是“未处理”组，而数据5和6属于“处理”组。 我将所有 6 个数据集与批量校正合并在一起，但我还需要比较“未处理”与“处理”的特征。

如何将数据 1、2、3 和 4 分组为“未处理组”，将数据 5 和 6 分组为“处理组”，然后进行下游分析？

谢谢。

Answer 1

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，最好从文件中加载此类元数据并将其连接到 seurat 对象，而无需此类容易出错的复制粘贴代码。另请注意，像这样修改 R S4 对象（您可以使用 @ 访问元素的对象）通常是一个坏主意，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，我怀疑他们是否会改变底层数据结构。