10x单细胞数据分析之Seurat多样品整合分析

上一篇10x单细胞数据分析我们介绍了如何用Seurat对单细胞数据进行分群分析，这一篇我们介绍一下多个单细胞样品的分析方法。

测试数据选择Seurat提供的ifnb数据集，其中包含两个PBMC样品，一个为干扰素刺激处理，另一个为对照。打开Rstudio，在控制台中输入

devtools::install_github(‘satijalab/seurat-data’)
library(Seurat)
library(SeuratData)
library(patchwork)
InstallData(“ifnb”)
LoadData(“ifnb”)
下载好的ifnb数据是一个Seurat对象，我们需要按照处理方式把它拆成两个样品的对象

ifnb.list <- SplitObject(ifnb, split.by = “stim”)
输入ifnb.list查看拆分后的对象

Seurat在进行多个单细胞样品分析时，有两种处理方式，直接合并和批次效应校正后合并。我们分别介绍这两种分析方法。

1、直接合并

直接使用merge函数将两个样品合并，这个方法直接将两个对象内的数据矩阵分别合并到一起，生成一个新的Seurat对象

merged.ifnb<- merge(x = ifnb.list[[1]],y = ifnb.list[2])

合并后的数据可以当成一个单样品的Seurat对象进行分析

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