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2024-04-23 15:16| 来源: 网络整理| 查看: 265

1写在前面

随着scRNAseq技术的普及，成本的降低，大家可以在公共数据库找到越来越多的datasets，但如何合并这些datasets就成为了一个大问题🫠，比较推荐的方法包括:👇

Harmony;rliger;Seurat。

我们常见的2种应用场景就是：

3'和5'不同datasets的合并；整合只有部分重叠的datasets，（举个栗子🌰：全血scRNAseq数据和3'PBMC数据的合并。

🌟 在Seurat包中提供了一种叫canonical correlation analysis (CCA)的方法进行合并。

本期我们介绍一下如何通过Seurat包进行3'和5'不同datasets的整合。💪

2用到的包rm(list = ls()) library(Seurat) library(SeuratDisk) library(SeuratWrappers) library(patchwork) library(harmony) library(rliger) library(RColorBrewer) library(tidyverse) library(reshape2) library(ggsci) library(ggstatsplot) 3示例数据

这里我们提供1个3’ PBMC dataset和1个5’ PBMC dataset。👇

matrix_3p

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