Seurat4.0 系列教程1 分析流程

library(dplyr)
library(Seurat)
library(patchwork)

# Load the PBMC dataset
pbmc.data <- Read10X(data.dir = "G:/practice/single cell/pbmc3k/filtered_gene_bc_matrices/hg19/")
# Initialize the Seurat object with the raw (non-normalized data).
pbmc <- CreateSeuratObject(counts = pbmc.data, project = "pbmc3k", min.cells = 3, min.features = 200)
pbmc
## An object of class Seurat 
## 13714 features across 2700 samples within 1 assay 
## Active assay: RNA (13714 features, 0 variable features)
#参数解释
CreateSeuratObject(
  counts, #未标准化的数据，如原始计数或TPMs
  project = "CreateSeuratObject",#设置Seurat对象的项目名称
  assay = "RNA", #与初始输入数据对应的分析名称
  names.field = 1,#对于每个cell的初始标识类，从cell的名称中选择此字段。例如，如果cell在输入矩阵					      #中被命名为BARCODE_CLUSTER_CELLTYPE，则设置名称。字段设置为3以将初始标识设置为				      #CELLTYPE。
  names.delim = "_", #对于每个cell的初始标识类，从cell的列名中选择此分隔符。例如，如果cell命名