挖掘公共单细胞数据集时，会遇到常见各种单细胞测序数据格式。现总结如下，方便自己日后调用，以创建Seurat对象
（1）barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz
（2）表达矩阵
（3）h5
（4）h5ad
格式一：barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz【☆】
- 这是cellranger上游比对分析产生的3个文件，分别代表细胞标签(barcode)、基因ID(feature)、表达数据（matrix）
- 一般先使用
read10X()对这三个文件进行整合，得到行为基因、列为细胞的表达矩阵（为稀疏矩阵dgCMatrix格式，节约内存）；然后再配合CreateSeuratObject()函数创建Seurat对象 - 示例数据集：GSE166635，创建代码如下----
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE166635
dir="./data/HCC2/filtered_feature_bc_matrix/"
list.files(dir)
#[1] "barcodes.tsv.gz" "features.tsv.gz" "matrix.mtx.gz"
counts <- Read10X(data.dir = dir)
class(counts)
#[1] "dgCMatrix"
#attr(,"package")
#[1] "Matrix"
scRNA <- CreateSeuratObject(counts = counts)
scRNA
#An object of class Seurat
#33694 features across 9112 samples within 1 assay
#Active assay: RNA (33694 features, 0 variable features)
- 如上
Read10X()函数接受的参数为目录名，该目录包含了所需的三个配套文件；值得注意的是三个文件名只能分别是barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz，然后read10X函数可以自动加载。如上截图那样就是需要修改的~
关于barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz三个文件的格式与内容
- 一般来说直接使用
read10X()不会出现什么问题，但今天遇到GSE148192数据集时，出现了报错~~
dir = "./GSE148192_RAW/GSM4462451/"
list.files(dir)
#[1] "barcodes.tsv.gz" "features.tsv.gz" "matrix.mtx.gz"
counts = Read10X(dir)
#Error in dimnamesGets(x, value) :
# invalid dimnames given for “dgTMatrix” object
- 所以这个GSE ID提供的数据格式可能是有点问题，接下来就通过对比GSE166635的GSM5076750(可以正常读入)与GSE148192的GSM4462451(读入失败)，探索下这三个文件的格式
（1）barcodes.tsv.gz
-
GSM5076750的格式：如下看出就简单的一列，为细胞的barcode标签信息
-
GSM4462451的格式：如下看出，区别在于多了行名，以及三列细胞注释信息
（2）features.tsv.gz
-
GSM5076750的格式：如下可以看出均为基因的注释信息，前两列为基因ID
-
GSM4462451的格式：如下看出，区别在于同样多了行名，以及额外两列信息
（3）matrix.mtx.gz
- GSM5076750的格式：如下(前三行为注释信息，其中第三行为total number genes、cells、counts)，结合上述细胞标签与基因名信息，知道了前两列分别为基因和细胞的索引，第三列为表达信息。
利用这种方式实现了高效的储存数据(值得借鉴学习)。以第四行为例：表示barcodes.tsv.gz文件里第一个细胞的features.tsv.gz第33665个基因的counts数为22。
-
GSM4462451的格式：如下看出，区别有两点：第一列为细胞索引、第二列为基因索引，并且第3列是非整型数据。
经过一番探索，将GSM4462451的
barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz行名删除；matrix.mtx.gz的第一列与第二列调换，第三列改为整型后，read10X()便可以顺利都成功。我认为GSM4462451这几个文件应该是作者自己制作的，吐槽一下~~。不过了解了一番这三个文件的格式也是有所收获。
格式二：直接提供表达矩阵
- 这种是最方便的，直接创建Seurat即可
- 示例数据：GSE144320
scRNA <- CreateSeuratObject(counts = counts)
scRNA
格式三：h5格式文件
- 使用
Read10X_h5()函数，读入表达矩阵，在创建Seurat对象 - 示例数据：GSE138433
image.png
sce <- Read10X_h5(filename = GSM4107899_LH16.3814_raw_gene_bc_matrices_h5.h5")
sce <- CreateSeuratObject(counts = sce)
格式四：h5ad格式
- 需要安装，使用
SeuratDisk包的两个函数； - 先将后
h5ad格式转换为h5seurat格式，再使用LoadH5Seurat()函数读取Seurat对象。 - 示例数据集：GSE153643
#remotes::install_github("mojaveazure/seurat-disk")
library(SeuratDisk)
Convert("GSE153643_RAW/GSM4648565_liver_raw_counts.h5ad", "h5seurat",
overwrite = TRUE,assay = "RNA")
scRNA <- LoadH5Seurat("GSE153643_RAW/GSM4648565_liver_raw_counts.h5seurat")
#注意一下，我之前载入时，表达矩阵被转置了，需要处理一下~
以上是我目前了解到的针对不同数据来源，创建Seurat对象的几种方式。如遇新的方法，会继续补充~~
