Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程（一）
简介
在本教程中，我们将通过一个简单的流程来介绍如何使用 Seurat 包来分析单细胞 RNA 序列测序数据。我们将特别强调数据的预处理和标准化，以及我们如何可以利用 SCTransform 工具。
数据预处理
数据预处理是分析流程中的第一步，它主要包括质量控制、过滤和标准化等步骤。在 Seurat 中，我们通常使用 CreateSeuratObject 函数来从原始计数矩阵创建一个 Seurat 对象。
library(Seurat)
seurat_object <- CreateSeuratObject(counts = raw_counts)
接着，我们可以通过 Seurat 对象中的元数据槽位来进行质量控制和过滤。
# 过滤细胞和基因
seurat_object <- subset(seurat_object, subset = nFeature_RNA > 200 & percent.mt < 5)
数据标准化
Seurat 提供了两种主要的数据标准化方法：标准标准化和 SCTransform。
标准标准化通常用于调整基因表达数据，使其可以在不同的细胞和样本间进行比较。这个过程通常涉及到计数值的对数化和缩放。
seurat_object <- NormalizeData(seurat_object)
然而，标准标准化方法可能不能很好地处理一些技术性变异，例如批次效应和捕获效率等。为了解决这个问题，我们可以使用 SCTransform 方法。
SCTransform 是一个基于正则化负二项回归模型的方法，它可以更好地处理单细胞 RNA 测序数据中的技术性变异。SCTransform 同时也会进行数据标准化和变量特征选择，因此它是一个非常强大的预处理工具。
seurat_object <- SCTransform(seurat_object)
值得注意的是，SCTransform 返回的是标准化后的计数值，因此在使用 SCTransform 后，我们通常会使用这些标准化计数值进行后续的分析。
总结
总的来说，Seurat 提供了一系列强大的工具来分析单细胞 RNA 序列测序数据。在数据预处理阶段，我们可以通过选择适当的标准化方法来更好地理解我们的数据。在这方面，SCTransform 提供了一个很好的选择，因为它可以有效地处理单细胞 RNA 测序数据中的技术性变异。