Seurat V3.0

最新版3.0已经发布了,有重大更新,以前的许多API也不支持了。

April 16, 2019 Version 3.0 released

November 2, 2018 Version 3.0 alpha released

Preprint published describing new methods for identifying ‘anchors’ across single-cell datasets

 

最大的更新就是多数据集的整合,还有就是不同平台数据的整合。

https://satijalab.org/seurat/

  • Improved and expanded methods for single-cell integration
  • Improved methods for normalization.
  • An efficiently restructured Seurat object, with an emphasis on multi-modal data.

 

说说我的对新版的体验:

1. 精简了流程,删除了没必要的细节。

Guided Analyses

从raw count数据,到seurat对象,到过滤,整合,聚类,只需要短短不过十行命令。

2. 数据结构改了,之前的对象都找不到了,得适应新的数据结构。 

 

 

先看下这篇教程:Tutorial: Integrating stimulated vs. control PBMC datasets to learn cell-type specific responses

这篇教程的主要目的是整合两组不同的数据,比如case-control的样本。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/leezx/p/11194523.html

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