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读取第三方的单细胞rds文件进行分析
查看该rds文件中的meta.data,数据结构等信息内容
从seurat rds文件中提取出meta.data文件
软件界面
运行结果
结果文件列表
meta.data文件中的内容
基于该rds对象进行后续的单细胞下游分析
2.0 先完整运行一遍GSE159115这个演示数据集来理解整个分析流程
先完整运行一遍GSE159115这个演示数据集，然后把当前的数据集跟演示数据集每一步的运行结果进行比较，分析前面提取出的meta.data等内容才能来判断是否可以进行后续的下游分析或者应该从哪一步开始分析
2.1 分析前面提取出的meta.data等内容来判断是否可以进行后续的下游分析或者应该从哪一步开始分析
meta.data文件中的内容
我们需要从meta.data文件中查看里面的每列信息，一般一定要有细胞标签id列,如cell_id列，可能会有细胞名称列,如cell.type列，如果有细胞名称列，说明已经注释好细胞名称，不用再重新注释，如果没有，则后续需要进行细胞注释。
查看extract_metadata_seurat_detail.txt中的seurat数据结构
可以看到这个seurat单细胞对象重点信息如下：
- 33694个基因，21798个细胞
- 激活的assay是'RNA'
- 有3个数据层，分别是'counts','data'和'scale.data', 一般有'scale.data'层说明该单细胞数据之前做过了质控
- 有5种降维处理，分别是pca, harmony, umap, tsne, pca.harmony，说明该数据做过harmony多样本整合，pca降维，umap和tsne降维
2.2 更改seurat对象中对应的meta.data中的细胞名称，样本名称，分组名称等重要列名保持这些重要列名跟演示数据一致
软件界面
运行结果
重新构建Seurat分析对象从头开始分析（首推这种方法)
3.1将seurat rds文件提取出单细胞基因表达矩阵的表格文件
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运行结果
结果文件列表
3.2读取单个单细胞表达矩阵文件构建seurat分析对象
软件界面
运行结果
OmicsTools软件和分析教程介绍
前言和简介
OmicsTools全能医学生物生信分析电脑软件简介
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