单细胞测序笔记1：数据读取

（一）准备工作

我们先向R中安装如下包以确保准备工作的完成

install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("mulltest")#似乎只有Bioc里面才能安装mulltest
if(!require(Seurat))install.packages("Seurat")
if(!require(dplyr))install.packages("dplyr")
if(!require(mindr))install.packages("mindr")
if(!require(tidyverse))install.packages("tidyverse")
install.packages("patchwork")#用于ggplot2
install.packages("stringi")
library(dplyr)#导入包裹
library(Seurat)
library(patchwork)

（二）导入数据

我们这边有三种导入数据的方式

1.通过读取Read10X()来实现读取

rm(list = ls())#在进行读取前，如果有读取过数据，则需要清空一下内存
pbmc.data <- Read10X(data.dir = "filtered_gene_bc_matrices/hg19/")#读取文件地址

#需要注意的是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，只能分别是barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz，因此read10X函数可以自动加载，否则需要修改文件名

#上述这三个文件名这是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）

2.当读取的数据是为稀疏矩阵

直接通过矩阵读取即可

matrix_data <- read.table("XXXXX.txt", sep="\t", header=T, row.names=1)
dim(matrix_data)

3.h5格式文件

也跟上述一样，不过利用Read10X_h5()函数读入

sce <- Read10X_h5(filename = xxxxx.h5")

4.h5ad格式

如果出现h5ad格式的文件，我们需要先安装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。

library(SeuratDisk)
Convert("XXXXXXX.h5ad", "h5seurat",overwrite = TRUE,assay = "RNA")
scRNA <- LoadH5Seurat("GSE153643_RAW/GSM4648565_liver_raw_counts.h5seurat")

5.RDS文件

当我们索要读取的文件为已经做好的文件的时候.我们需要用readRDS()下列函数读取

rm(list = ls())
pbmc <- readRDS("XXXX.rds")
saveRDS(pbmc,"XXXXX.rds")

额外内容

一、关于barcodes.tsv.gz、features.tsv.gz、matrix.mtx.gz之间的区别

（1）barcodes.tsv.gz

就只包括一列信息，即细胞的barcode标签信息

（2）features.tsv.gz

如下可以看出均为基因的注释信息，前两列为基因ID

（3）``matrix.mtx.gz`

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。

参考文章：
1.https://www.jianshu.com/p/5b26d7bc37b7
2.https://mp.weixin.qq.com/s/qfM9z8EYtuj82AtHgJGD6A