Single cell in R: Seurat
Understanding cellular diversity at the single-cell level has been transformed by single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), allowing researchers to examine gene expression with unprecedented resolution. As the volume of data grows, specialized computational tools have become essential for efficient processing, analysis, and interpretation.
Three main options are available:
- Scanpy from the Theis Lab in Python
- SingleCellExperiment (SCE) from Bioconductor in R
- Seurat from Satija Lab in R
In this post, we will focus on Seurat, one of the most widely used R packages for single-cell analysis. The post covers object structure and key functionalities to help you get started and make the most of your single-cell datasets.
In this post we will use the same dataset of blood cells from the cellxgene database that we used in the Scanpy post.
We will download it using the command line as an alternative to the Download button.
1wget https://datasets.cellxgene.cziscience.com/582149d8-2a8f-44cf-9605-337b8ca8d518.rds
Seurat
Seurat is the R package designed for single-cell RNA-seq QC, analysis, and exploration developed and maintained by the Satija lab. It stores the data in Seurat objects, which have the following structure:
We first load the Seurat package
1library(Seurat)
and next the blood cell dataset.
1rds.path <- '/media/alfonso/data/velocity_MGI/'
2rds.file <- file.path( rds.path, '582149d8-2a8f-44cf-9605-337b8ca8d518.rds' )
3
4seurat <- readRDS(rds.file)
Now we can inspect the data.
1seurat
1## An object of class Seurat
2## 61759 features across 85233 samples within 1 assay
3## Active assay: RNA (61759 features, 0 variable features)
4## 2 layers present: counts, data
5## 7 dimensional reductions calculated: pca, scvi, tissue_uncorrected_umap, umap, umap_scvi_full_donorassay, umap_tissue_scvi_donorassay, uncorrected_umap
It is a Seurat object with 61759 features across 85233 samples within 1 assay (more on this later). The samples (columns) are the cells and the features (rows) are the genes.
Cell metadata
We can explore the cell-related information as follows.
1head( seurat[[]] )
1## donor_id tissue_in_publication anatomical_position method
2## LinNeg_G15 TSP2 Blood NA smartseq
3## LinNeg_L11 TSP2 Blood NA smartseq
4## LinNeg_J16 TSP2 Blood NA smartseq
5## LinNeg_F5 TSP2 Blood NA smartseq
6## LinNeg_N22 TSP2 Blood NA smartseq
7## LinNeg_P22 TSP2 Blood NA smartseq
8## cdna_plate library_plate notes cdna_well
9## LinNeg_G15 B113459 B133094 ImmuneLineageNeg G15
10## LinNeg_L11 B113459 B133094 ImmuneLineageNeg L11
11## LinNeg_J16 B113459 B133094 ImmuneLineageNeg J16
12## LinNeg_F5 B113459 B133094 ImmuneLineageNeg F5
13## LinNeg_N22 B113459 B133094 ImmuneLineageNeg N22
14## LinNeg_P22 B113459 B133094 ImmuneLineageNeg P22
15## assay_ontology_term_id
16## LinNeg_G15 EFO:0008931
17## LinNeg_L11 EFO:0008931
18## LinNeg_J16 EFO:0008931
19## LinNeg_F5 EFO:0008931
20## LinNeg_N22 EFO:0008931
21## LinNeg_P22 EFO:0008931
22## sample_id replicate 10X_run
23## LinNeg_G15 TSP2_Blood_NA_SS2_B113459_B133094_ImmuneLineageNeg 1 nan
24## LinNeg_L11 TSP2_Blood_NA_SS2_B113459_B133094_ImmuneLineageNeg 1 nan
25## LinNeg_J16 TSP2_Blood_NA_SS2_B113459_B133094_ImmuneLineageNeg 1 nan
26## LinNeg_F5 TSP2_Blood_NA_SS2_B113459_B133094_ImmuneLineageNeg 1 nan
27## LinNeg_N22 TSP2_Blood_NA_SS2_B113459_B133094_ImmuneLineageNeg 1 nan
28## LinNeg_P22 TSP2_Blood_NA_SS2_B113459_B133094_ImmuneLineageNeg 1 nan
29## ambient_removal donor_method donor_assay donor_tissue
30## LinNeg_G15 None TSP2_smartseq TSP2_SS2 TSP2_Blood
31## LinNeg_L11 None TSP2_smartseq TSP2_SS2 TSP2_Blood
32## LinNeg_J16 None TSP2_smartseq TSP2_SS2 TSP2_Blood
33## LinNeg_F5 None TSP2_smartseq TSP2_SS2 TSP2_Blood
34## LinNeg_N22 None TSP2_smartseq TSP2_SS2 TSP2_Blood
35## LinNeg_P22 None TSP2_smartseq TSP2_SS2 TSP2_Blood
36## donor_tissue_assay cell_type_ontology_term_id compartment
37## LinNeg_G15 TSP2_Blood_SS2 CL:0000576 Immune
38## LinNeg_L11 TSP2_Blood_SS2 CL:0000814 Immune
39## LinNeg_J16 TSP2_Blood_SS2 CL:0000233 Immune
40## LinNeg_F5 TSP2_Blood_SS2 CL:0000233 Immune
41## LinNeg_N22 TSP2_Blood_SS2 CL:0000233 Immune
42## LinNeg_P22 TSP2_Blood_SS2 CL:0000786 Immune
43## broad_cell_class free_annotation manually_annotated
44## LinNeg_G15 myeloid leukocyte monocyte True
45## LinNeg_L11 t cell type i nk t cell False
46## LinNeg_J16 hematopoietic cell platelet False
47## LinNeg_F5 hematopoietic cell platelet False
48## LinNeg_N22 hematopoietic cell platelet False
49## LinNeg_P22 lymphocyte of b lineage plasma cell False
50## published_2022 nFeaturess_RNA_by_counts total_counts total_counts_mt
51## LinNeg_G15 True 1674 193134 67101
52## LinNeg_L11 False 952 31754 1305
53## LinNeg_J16 True 915 3460323 115928
54## LinNeg_F5 True 989 3178758 100320
55## LinNeg_N22 True 1886 6440280 64622
56## LinNeg_P22 False 1298 1415115 22616
57## pct_counts_mt total_counts_ercc pct_counts_ercc _scvi_batch
58## LinNeg_G15 34.743235 33428 17.308190 4
59## LinNeg_L11 4.109718 698 2.198148 4
60## LinNeg_J16 3.350207 134747 3.894058 4
61## LinNeg_F5 3.155950 69866 2.197902 4
62## LinNeg_N22 1.003404 84613 1.313809 4
63## LinNeg_P22 1.598174 67891 4.797561 4
64## _scvi_labels scvi_leiden_donorassay_full ethnicity_original
65## LinNeg_G15 0 33 Black
66## LinNeg_L11 0 33 Black
67## LinNeg_J16 0 34 Black
68## LinNeg_F5 0 34 Black
69## LinNeg_N22 0 34 Black
70## LinNeg_P22 0 21 Black
71## scvi_leiden_res05_tissue sample_number organism_ontology_term_id
72## LinNeg_G15 15 1 NCBITaxon:9606
73## LinNeg_L11 21 1 NCBITaxon:9606
74## LinNeg_J16 29 1 NCBITaxon:9606
75## LinNeg_F5 29 1 NCBITaxon:9606
76## LinNeg_N22 29 1 NCBITaxon:9606
77## LinNeg_P22 33 1 NCBITaxon:9606
78## suspension_type tissue_type disease_ontology_term_id is_primary_data
79## LinNeg_G15 cell tissue PATO:0000461 FALSE
80## LinNeg_L11 cell tissue PATO:0000461 FALSE
81## LinNeg_J16 cell tissue PATO:0000461 FALSE
82## LinNeg_F5 cell tissue PATO:0000461 FALSE
83## LinNeg_N22 cell tissue PATO:0000461 FALSE
84## LinNeg_P22 cell tissue PATO:0000461 FALSE
85## tissue_ontology_term_id sex_ontology_term_id
86## LinNeg_G15 UBERON:0000178 PATO:0000383
87## LinNeg_L11 UBERON:0000178 PATO:0000383
88## LinNeg_J16 UBERON:0000178 PATO:0000383
89## LinNeg_F5 UBERON:0000178 PATO:0000383
90## LinNeg_N22 UBERON:0000178 PATO:0000383
91## LinNeg_P22 UBERON:0000178 PATO:0000383
92## self_reported_ethnicity_ontology_term_id
93## LinNeg_G15 HANCESTRO:0016
94## LinNeg_L11 HANCESTRO:0016
95## LinNeg_J16 HANCESTRO:0016
96## LinNeg_F5 HANCESTRO:0016
97## LinNeg_N22 HANCESTRO:0016
98## LinNeg_P22 HANCESTRO:0016
99## development_stage_ontology_term_id cell_type assay
100## LinNeg_G15 HsapDv:0000155 monocyte Smart-seq2
101## LinNeg_L11 HsapDv:0000155 mature NK T cell Smart-seq2
102## LinNeg_J16 HsapDv:0000155 platelet Smart-seq2
103## LinNeg_F5 HsapDv:0000155 platelet Smart-seq2
104## LinNeg_N22 HsapDv:0000155 platelet Smart-seq2
105## LinNeg_P22 HsapDv:0000155 plasma cell Smart-seq2
106## disease organism sex tissue
107## LinNeg_G15 normal Homo sapiens female blood
108## LinNeg_L11 normal Homo sapiens female blood
109## LinNeg_J16 normal Homo sapiens female blood
110## LinNeg_F5 normal Homo sapiens female blood
111## LinNeg_N22 normal Homo sapiens female blood
112## LinNeg_P22 normal Homo sapiens female blood
113## self_reported_ethnicity development_stage
114## LinNeg_G15 African American or Afro-Caribbean 61-year-old stage
115## LinNeg_L11 African American or Afro-Caribbean 61-year-old stage
116## LinNeg_J16 African American or Afro-Caribbean 61-year-old stage
117## LinNeg_F5 African American or Afro-Caribbean 61-year-old stage
118## LinNeg_N22 African American or Afro-Caribbean 61-year-old stage
119## LinNeg_P22 African American or Afro-Caribbean 61-year-old stage
120## observation_joinid nCount_RNA nFeature_RNA
121## LinNeg_G15 q6>I#9TjHI 159702 1662
122## LinNeg_L11 2rk&X7=xWu 31056 946
123## LinNeg_J16 IcM6sWp_ie 3325490 903
124## LinNeg_F5 #u#|Y$R>`- 3108881 975
125## LinNeg_N22 DExtx2aabf 6355661 1872
126## LinNeg_P22 rj>#hj>G!q 1347224 1283
Or extract specific values from one
1head( seurat$broad_cell_class )
1## LinNeg_G15 LinNeg_L11 LinNeg_J16
2## myeloid leukocyte t cell hematopoietic cell
3## LinNeg_F5 LinNeg_N22 LinNeg_P22
4## hematopoietic cell hematopoietic cell lymphocyte of b lineage
5## 9 Levels: dendritic cell erythroid lineage cell ... t cell
or more cell data columns
1head( seurat[[c("broad_cell_class", "cell_type")]] )
1## broad_cell_class cell_type
2## LinNeg_G15 myeloid leukocyte monocyte
3## LinNeg_L11 t cell mature NK T cell
4## LinNeg_J16 hematopoietic cell platelet
5## LinNeg_F5 hematopoietic cell platelet
6## LinNeg_N22 hematopoietic cell platelet
7## LinNeg_P22 lymphocyte of b lineage plasma cell
Additional information can also be added
1random_group_labels <- sample(x = c("g1", "g2"), size = ncol(x = seurat), replace = TRUE)
2seurat$groups <- random_group_labels
3head( seurat[[c("groups", "broad_cell_class", "cell_type")]] )
1## groups broad_cell_class cell_type
2## LinNeg_G15 g1 myeloid leukocyte monocyte
3## LinNeg_L11 g2 t cell mature NK T cell
4## LinNeg_J16 g1 hematopoietic cell platelet
5## LinNeg_F5 g1 hematopoietic cell platelet
6## LinNeg_N22 g2 hematopoietic cell platelet
7## LinNeg_P22 g2 lymphocyte of b lineage plasma cell
Assays and layers
Typical single cell RNAseq experiments are stored in the Seurat RNA assay while more complex settings can have several assays. Examples of the latter would be multi-omics experiments such as CITE-seq, where you have both gene expression (RNA assay) and antibody-derived tags data (ADT assay).
Each assay stores data in layers. These layers can store raw, un-normalized counts (layer='counts'), normalized data (layer='data'), or z-scored/variance-stabilized data (layer='scale.data').
Let's check the expression data
1dim( seurat[['RNA']] )
1## [1] 61759 85233
by default, Seurat uses normalized expression, data layer, let's inspect a few cells and genes.
1head( seurat[['RNA']]$data )[,20:24]
1## 6 x 5 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
2## LinNeg_P20 LinNeg_J10 LinNeg_M15 LinNeg_C23 LinNeg_E13
3## ENSG00000000003 . . . . .
4## ENSG00000000005 . . . . .
5## ENSG00000000419 . . 1.810845 0.8266625 .
6## ENSG00000000457 . . . . .
7## ENSG00000000460 . . . . .
8## ENSG00000000938 . 0.6419278 1.627626 . .
Gene metadata
Gene metadata can also be accessed
1head( seurat[['RNA']][[]] )
1## ensembl_id genome mt ercc n_cells_by_counts
2## ENSG00000000003 ENSG00000000003.15 Gencode_v41 FALSE FALSE 161872
3## ENSG00000000005 ENSG00000000005.6 Gencode_v41 FALSE FALSE 9323
4## ENSG00000000419 ENSG00000000419.14 Gencode_v41 FALSE FALSE 461590
5## ENSG00000000457 ENSG00000000457.14 Gencode_v41 FALSE FALSE 156149
6## ENSG00000000460 ENSG00000000460.17 Gencode_v41 FALSE FALSE 120250
7## ENSG00000000938 ENSG00000000938.13 Gencode_v41 FALSE FALSE 255570
8## mean_counts pct_dropout_by_counts total_counts mean
9## ENSG00000000003 2.3796166 91.80037 4697694 6.240222e-04
10## ENSG00000000005 0.2202732 99.52774 434850 6.387232e-05
11## ENSG00000000419 3.5238750 76.61816 6956619 1.956648e-01
12## ENSG00000000457 0.4930413 92.09027 973332 7.003055e-02
13## ENSG00000000460 0.2815187 93.90874 555757 5.499909e-02
14## ENSG00000000938 2.3161434 87.05410 4572389 8.927885e-01
15## std feature_is_filtered feature_name feature_reference
16## ENSG00000000003 0.022215965 FALSE TSPAN6 NCBITaxon:9606
17## ENSG00000000005 0.007643539 FALSE TNMD NCBITaxon:9606
18## ENSG00000000419 0.418301833 FALSE DPM1 NCBITaxon:9606
19## ENSG00000000457 0.263459563 FALSE SCYL3 NCBITaxon:9606
20## ENSG00000000460 0.234681048 FALSE C1orf112 NCBITaxon:9606
21## ENSG00000000938 0.864128391 FALSE FGR NCBITaxon:9606
22## feature_biotype feature_length feature_type
23## ENSG00000000003 gene 2396 protein_coding
24## ENSG00000000005 gene 873 protein_coding
25## ENSG00000000419 gene 1262 protein_coding
26## ENSG00000000457 gene 2916 protein_coding
27## ENSG00000000460 gene 2661 protein_coding
28## ENSG00000000938 gene 2021 protein_coding
or manipulated similarly to what we did for the cell metadata.
1random_gene_data <- sample(x = c("g1", "g2"), size = nrow(x = seurat), replace = TRUE)
2seurat[['RNA']][["random"]] <- random_gene_data
3head( seurat[['RNA']][[c("random", "ensembl_id", "genome")]] )
1## random ensembl_id genome
2## ENSG00000000003 g2 ENSG00000000003.15 Gencode_v41
3## ENSG00000000005 g2 ENSG00000000005.6 Gencode_v41
4## ENSG00000000419 g1 ENSG00000000419.14 Gencode_v41
5## ENSG00000000457 g1 ENSG00000000457.14 Gencode_v41
6## ENSG00000000460 g2 ENSG00000000460.17 Gencode_v41
7## ENSG00000000938 g1 ENSG00000000938.13 Gencode_v41
Dimensional reduction
Inspect the object to see a list of dimensional reduction names stored in the object. Let's focus on PCA.
1seurat[['pca']]
1## A dimensional reduction object with key PC_
2## Number of dimensions: 50
3## Number of cells: 85233
4## Projected dimensional reduction calculated: FALSE
5## Jackstraw run: FALSE
6## Computed using assay: RNA
Each stored dimensional reduction contains the following slots:
- cell.embeddings: the cell coordinates.
- feature.loadings: the weight (loading) for each feature (gene) in each dimension.
- feature.loadings.projected: feature loadings projected for all features, see more details here
- stdev: Dimensions' standard deviations. Commonly used for PCA, represent the variance explained by each dimension.
- key: Column names for the cell.embeddings and feature.loadings matrices.
- jackstraw: Stores the results of the jackstraw procedure run using this dimensional reduction technique. Currently supported only for PCA.
- misc: Additional information.
For this example we can see most of them are empty.
1str( seurat[['pca']] )
1## Formal class 'DimReduc' [package "SeuratObject"] with 9 slots
2## ..@ cell.embeddings : num [1:85233, 1:50] 8.22 5.79 6.37 7.18 7.34 ...
3## .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
4## .. .. ..$ : chr [1:85233] "LinNeg_G15" "LinNeg_L11" "LinNeg_J16" "LinNeg_F5" ...
5## .. .. ..$ : chr [1:50] "PC_1" "PC_2" "PC_3" "PC_4" ...
6## ..@ feature.loadings : num[0 , 0 ]
7## ..@ feature.loadings.projected: num[0 , 0 ]
8## ..@ assay.used : chr "RNA"
9## ..@ global : logi FALSE
10## ..@ stdev : num(0)
11## ..@ jackstraw :Formal class 'JackStrawData' [package "SeuratObject"] with 4 slots
12## .. .. ..@ empirical.p.values : num[0 , 0 ]
13## .. .. ..@ fake.reduction.scores : num[0 , 0 ]
14## .. .. ..@ empirical.p.values.full: num[0 , 0 ]
15## .. .. ..@ overall.p.values : num[0 , 0 ]
16## ..@ misc : list()
17## ..@ key : chr "PC_"
Seurat provides a set of functions - Embeddings(), Loadings(), and Stdev() - to easy access to access the dimensional reduction results.
1head(Embeddings(seurat, reduction = "pca")[, 1:5])
1## PC_1 PC_2 PC_3 PC_4 PC_5
2## LinNeg_G15 8.216231 27.61160 1.3382353 5.7410564 0.9332124
3## LinNeg_L11 5.790802 32.35962 -0.7483078 3.6461883 1.6754442
4## LinNeg_J16 6.373532 25.54363 -5.3908029 -4.6659660 -7.0747194
5## LinNeg_F5 7.180281 24.49034 -5.9711900 -4.8941765 -7.1865387
6## LinNeg_N22 7.337627 21.94072 -5.3279929 -3.4789317 -7.6702170
7## LinNeg_P22 12.810546 32.27822 -2.3445163 -0.3658926 0.7456440
Idents
Identity class labels (Idents) can be understood as the main labels of the cells in the experiments. They are used to define cells groups, clusters or cell types or ..., for plotting or other downstream analysis.
We can set the Idents to a cell metadata column
1Idents(object = seurat) <- "cell_type"
or to a variable of our choice
1Idents(object = seurat) <- sample( x = paste0("group_", 1:5), size = ncol(x = seurat), replace = TRUE )
and view them with the Idents() function
1Idents(seurat)
1## LinNeg_G15
2## group_2
3## LinNeg_L11
4## group_3
5## LinNeg_J16
6## group_1
7## LinNeg_F5
8## group_2
9## LinNeg_N22
10## group_5
11## LinNeg_P22
12## group_1
13## LinNeg_B21
14## group_4
15## LinNeg_E16
16## group_1
17## LinNeg_D22
18## group_1
19## LinNeg_K16
20## group_2
21## LinNeg_F8
22## group_1
23## LinNeg_N8
24## group_5
25## LinNeg_I7
26## group_5
27## LinNeg_M11
28## group_2
29## LinNeg_M9
30## group_4
31## LinNeg_F19
32## group_4
33## LinNeg_L23
34## group_5
35## LinNeg_G21
36## group_5
37## LinNeg_G14
38## group_1
39## LinNeg_P20
40## group_5
41## LinNeg_J10
42## group_5
43## LinNeg_M15
44## group_5
45## LinNeg_C23
46## group_1
47## LinNeg_E13
48## group_2
49## LinNeg_K21
50## group_3
51## TSP2_Blood_NA_SS2_B113459_B133094_LinNeg_J8
52## group_5
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4849## TSP1_Blood_NA_SS2_B107925_B107925Blue_Lymphocytes_L4
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5195## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_ACTGCTCCACGGCCAT
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5197## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_ACTGCTCCAGCGTCCA
5198## group_1
5199## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_ACTGCTCCATACAGCT
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6284## group_1
6285## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_CTCGAAATCGAACTGT
6286## group_5
6287## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_CTCGAGGAGCTAGTTC
6288## group_3
6289## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_CTCGAGGAGGCGCTCT
6290## group_5
6291## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_CTCGGAGAGAGGTTGC
6292## group_4
6293## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_CTCGGAGAGATCCTGT
6294## group_2
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6298## group_5
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6304## group_4
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6306## group_2
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6310## group_5
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6314## group_3
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6318## group_4
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6322## group_1
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6334## group_2
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6356## group_3
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6374## group_5
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6496## group_4
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6498## group_5
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6534## group_2
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6588## group_4
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6590## group_3
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6594## group_4
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6598## group_2
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6647## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_GCACATAGTCTTGATG
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6649## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_GCACTCTAGACCACGA
6650## group_3
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6652## group_5
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6655## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_GCACTCTCAGACAAAT
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6658## group_3
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6744## group_4
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6746## group_5
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6766## group_4
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6951## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_GGGTTGCCACCAGTTA
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7009## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_GTACTTTCACGGTAAG
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7011## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_GTACTTTGTTGGGACA
7012## group_3
7013## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_GTAGGCCCAACCGCCA
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7022## group_4
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7024## group_3
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7026## group_4
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7028## group_5
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7371## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_TCACAAGGTTCCACTC
7372## group_5
7373## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_TCACAAGTCCTATTCA
7374## group_4
7375## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_TCACGAAAGAGTACCG
7376## group_1
7377## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_TCACGAACATATGCTG
7378## group_1
7379## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_TCACGAAGTCAATACC
7380## group_5
7381## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_TCAGATGAGATGTGGC
7382## group_3
7383## TSP25_Blood_NA_10X_1_1_5prime_TCAGATGAGTATTGGA
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7394## group_5
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7398## group_5
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7402## group_2
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8114## group_4
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8116## group_2
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8128## group_4
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8491## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_AACGTTGCACTAAGTC
8492## group_4
8493## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_AACGTTGCATGGTCTA
8494## group_3
8495## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_AACTCAGAGACCACGA
8496## group_5
8497## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_AACTCAGCATCCAACA
8498## group_1
8499## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_AACTCAGTCCAGATCA
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8501## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_AACTCAGTCCCTGACT
8502## group_4
8503## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_AACTCCCGTCCAGTAT
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8506## group_4
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8514## group_5
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8584## group_3
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8852## group_1
8853## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_ACGCAGCAGTAGATGT
8854## group_5
8855## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_ACGCAGCCACCCATTC
8856## group_2
8857## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_ACGCAGCCATGGTCAT
8858## group_1
8859## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_ACGCAGCGTCAATACC
8860## group_2
8861## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_ACGCAGCGTGCTGTAT
8862## group_2
8863## TSP14_Blood_NA_10X_1_1_5Prime_ACGCAGCGTTGCTCCT
8864## group_3
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8874## group_4
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8882## group_3
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8884## group_2
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8886## group_1
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8910## group_3
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14453## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_ATTACTCAGGTAAACT
14454## group_5
14455## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_ATTGGACGTGCAGTAG
14456## group_3
14457## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_ATTTCTGGTCGATTGT
14458## group_1
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14805## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GATTCAGGTGATGATA
14806## group_1
14807## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCAAACTAGATCCGAG
14808## group_5
14809## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCACATAAGAAGCCCA
14810## group_1
14811## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCACTCTAGGTAAACT
14812## group_1
14813## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCACTCTTCAGCTGGC
14814## group_3
14815## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCAGCCACAGCTATTG
14816## group_2
14817## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCAGCCATCCCTCAGT
14818## group_2
14819## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCAGCCATCTGGGCCA
14820## group_2
14821## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCAGTTAAGTTAAGTG
14822## group_1
14823## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCAGTTATCACATACG
14824## group_1
14825## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCATGCGAGACTTGAA
14826## group_2
14827## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCATGTATCGGAGGTA
14828## group_4
14829## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCGACCATCCATTCTA
14830## group_4
14831## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCGAGAAGTCTGCAAT
14832## group_4
14833## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCGCAGTAGCCTATGT
14834## group_1
14835## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCGCAGTCAAACTGCT
14836## group_4
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14838## group_5
14839## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCGCCAATCCTCCTAG
14840## group_1
14841## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCGCGATTCGAACTGT
14842## group_3
14843## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCGGGTTTCGCATGGC
14844## group_3
14845## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCTCCTACAGTACACT
14846## group_5
14847## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCTCTGTAGTGCGATG
14848## group_1
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14850## group_3
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14852## group_3
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14854## group_5
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14856## group_3
14857## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GCTGGGTAGGAATGGA
14858## group_4
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14860## group_2
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14862## group_5
14863## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GGAATAAAGTGGGCTA
14864## group_2
14865## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GGAATAACAGATCGGA
14866## group_4
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14868## group_4
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14870## group_4
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14872## group_3
14873## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GGATGTTCACGCCAGT
14874## group_5
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14876## group_3
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14884## group_3
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14904## group_4
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14907## TSP2_Blood_NA_10X_1_5_5prime_GGGATGAGTTCACGGC
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14912## group_2
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14956## group_5
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15028## group_3
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15150## group_2
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15152## group_5
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18213## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACATACGTCATCTGTT
18214## group_3
18215## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACATCAGGTAGATTAG
18216## group_5
18217## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACATCAGGTGGTCTCG
18218## group_5
18219## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACATGGTCAGTCTTCC
18220## group_1
18221## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACCAGTACACTGCCAG
18222## group_1
18223## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACCAGTACATGACGGA
18224## group_3
18225## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACCAGTATCGTACGGC
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18232## group_3
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18234## group_3
18235## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACCTTTAGTAAGAGGA
18236## group_1
18237## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACCTTTAGTACTCGCG
18238## group_5
18239## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_ACCTTTAGTTCCATGA
18240## group_2
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18246## group_4
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18248## group_2
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18250## group_3
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18254## group_2
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18256## group_1
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18272## group_5
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18274## group_3
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18278## group_4
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18294## group_5
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18561## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_CACAGTATCAGTTGAC
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18563## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_CACATAGCACCGAAAG
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19257## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_GGACAAGTCCGCATAA
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19601## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_TCCCGATCATGACGGA
19602## group_2
19603## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_TCGCGAGAGACTGGGT
19604## group_1
19605## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_TCGCGAGCAATGACCT
19606## group_5
19607## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_TCGCGAGTCGCAAACT
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19609## TSP21_Blood_NA_10X_3_1_5prime_TCGCGTTAGGAATCGC
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19957## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_AACAAGAAGCCTATCA
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19963## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_AACAAGATCCAGTTCC
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22232## group_1
22233## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_CAGGTATGTTGGCCTG
22234## group_4
22235## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_CAGGTATTCAAACTGC
22236## group_3
22237## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_CAGTGCGAGAAAGTCT
22238## group_3
22239## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_CAGTGCGCAACTGGTT
22240## group_1
22241## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_CAGTGCGCACAGCGCT
22242## group_2
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22244## group_2
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22248## group_5
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22250## group_2
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23371## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_CTAGGTAAGGCTCAAG
23372## group_4
23373## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_CTAGGTAAGTGAATAC
23374## group_4
23375## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_CTAGGTACATCACAGT
23376## group_4
23377## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_CTAGGTAGTCGACTGC
23378## group_1
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23382## group_4
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24127## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_GAGACCCCATTGACCA
24128## group_1
24129## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_GAGACCCGTCGCACGT
24130## group_4
24131## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_GAGACCCGTGCACATT
24132## group_4
24133## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_GAGACCCTCGCTTAAG
24134## group_1
24135## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_GAGACCCTCGGATACT
24136## group_1
24137## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_GAGACCCTCTCGACGG
24138## group_5
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25269## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_GTAGAAACAGACCCGT
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26023## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TACATTCGTTGTATGC
26024## group_1
26025## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TACCCACAGGGAGGAC
26026## group_2
26027## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TACCCACCAAGCCATT
26028## group_5
26029## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TACCCACCAGTGCCTG
26030## group_2
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26034## group_5
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26036## group_1
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26038## group_5
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26403## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TCAATTCGTGGCAACA
26404## group_1
26405## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TCAATTCTCCACACCT
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26407## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TCAATTCTCCACAGCG
26408## group_1
26409## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TCAATTCTCCACGGAC
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26424## group_4
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26783## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TCCTCCCTCGTTCTCG
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28291## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TTTCAGTTCTGGAGAG
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28293## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TTTCATGCATCCTTGC
28294## group_3
28295## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TTTCATGTCAGCATTG
28296## group_4
28297## TSP2_Blood_NA_10X_1_3_TTTCATGTCGGTAGGA
28298## group_4
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28302## group_4
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28304## group_1
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28334## group_2
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28338## group_2
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29049## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ACATTTCTCGCCTAGG
29050## group_1
29051## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ACATTTCTCGCTGCGA
29052## group_4
29053## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ACCAAACAGAGGGCGA
29054## group_4
29055## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ACCAAACGTATCTTCT
29056## group_5
29057## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ACCAAACGTCCTCATC
29058## group_4
29059## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ACCAACAAGTAGTGCG
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29062## group_3
29063## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ACCAACACACTAACGT
29064## group_3
29065## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ACCAACAGTAGAATGT
29066## group_3
29067## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ACCAACAGTCCACTTC
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29811## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_AGCTCAAGTTGGACCC
29812## group_4
29813## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_AGCTCAATCGAGAATA
29814## group_4
29815## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_AGCTTCCCACTTCAAG
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29817## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_AGCTTCCCATACAGAA
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30189## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ATACTTCAGCTGGAGT
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30193## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_ATACTTCCACGAGAAC
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34364## group_5
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37011## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_TGAGACTGTGGACCAA
37012## group_4
37013## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_TGAGACTGTTGTAGCT
37014## group_4
37015## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_TGAGACTTCACCGGTG
37016## group_5
37017## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_TGAGACTTCGTTGTTT
37018## group_4
37019## TSP8_Blood_NA_10X_1_1_TGAGCATCAGCGTATT
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37022## group_5
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37028## group_3
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37030## group_4
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37038## group_2
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37040## group_4
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37046## group_3
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37048## group_4
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37054## group_1
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37076## group_4
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37396## group_4
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37406## group_4
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38522## group_1
38523## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_AAAGTGAGTCCGCAGT
38524## group_4
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38528## group_2
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38542## group_5
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40037## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_ACGTAGTGTGTATTCG
40038## group_2
40039## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_ACGTCCTAGCTGTCCG
40040## group_2
40041## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_ACGTCCTAGGCACGAT
40042## group_2
40043## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_ACGTCCTAGGTGATCG
40044## group_3
40045## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_ACGTCCTCACTGGATT
40046## group_3
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40048## group_4
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40050## group_4
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40053## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_ACGTCCTTCAGCGTCG
40054## group_4
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40056## group_3
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40422## group_1
40423## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_ACTTTCATCAGATGCT
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40426## group_4
40427## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_ACTTTGTAGAGCCGTA
40428## group_3
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43836## group_4
43837## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CAGCACGGTGACACGA
43838## group_1
43839## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CAGCACGTCGGATTAC
43840## group_4
43841## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CAGCAGCAGGACTGGT
43842## group_4
43843## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CAGCAGCAGGCCCGTT
43844## group_2
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43852## group_4
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44980## group_3
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44982## group_2
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44984## group_5
44985## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CCCTCTCGTGCTAGCC
44986## group_2
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46486## group_4
46487## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CTAACCCGTCCGACGT
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46489## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CTAACCCGTCGCTGCA
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46491## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CTAACCCGTGCTCTTC
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47243## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CTGATCCGTACAGAGC
47244## group_5
47245## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CTGATCCGTATCGCGC
47246## group_5
47247## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_CTGATCCGTGTTAAAG
47248## group_4
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47254## group_3
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47256## group_1
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47626## group_3
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48002## group_3
48003## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAAGGGTAGGAAAGAC
48004## group_2
48005## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAAGGGTCACGGCCAT
48006## group_1
48007## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAAGGGTCAGCGATTT
48008## group_5
48009## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAAGGGTCATGGGAAC
48010## group_1
48011## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAAGGGTCATTGTACG
48012## group_3
48013## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAAGGGTGTGTTCCAA
48014## group_5
48015## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAAGTAACACAGTGAG
48016## group_4
48017## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAAGTAACACATAGCT
48018## group_3
48019## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAAGTAACACATTCGA
48020## group_1
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48022## group_4
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48024## group_1
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48030## group_2
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48032## group_2
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48034## group_5
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48048## group_3
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48226## group_5
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48230## group_5
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48238## group_4
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48381## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GACTTCCTCTGAACGT
48382## group_1
48383## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GACTTCCTCTGTACAG
48384## group_4
48385## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGAAATAGACCAACG
48386## group_1
48387## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGAAATAGACTCCGC
48388## group_1
48389## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGAAATAGATGCAGC
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48391## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGAAATAGGACGCAT
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48394## group_2
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48398## group_4
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48401## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGAAATGTATCGCGC
48402## group_3
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48404## group_4
48405## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGAAATGTGTCTTCC
48406## group_5
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48408## group_1
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48410## group_4
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48420## group_4
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48422## group_5
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48424## group_3
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48442## group_3
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48444## group_2
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48762## group_4
48763## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGTTGTCAATACGCT
48764## group_3
48765## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGTTGTTCCGTAATG
48766## group_2
48767## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGTTTGAGAAAGTCT
48768## group_3
48769## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGTTTGAGTGTTGAA
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48771## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGTTTGCACTTGGGC
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48774## group_2
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48776## group_4
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48778## group_1
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48783## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GAGTTTGTCCCAGTGG
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48832## group_4
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48834## group_5
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49521## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GCCATTCGTCCGGCAT
49522## group_4
49523## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GCCATTCGTCGAAGCA
49524## group_3
49525## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GCCATTCGTTCGGCCA
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49527## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GCCATTCTCACAGAGG
49528## group_3
49529## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GCCATTCTCCACGTAA
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49533## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GCCCAGAAGGACAGTC
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49537## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GCCCAGAAGTCGAAGC
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49540## group_2
49541## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_GCCCAGACAGAGTGAC
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54451## TSP7_Blood_NA_10X_1_1_TCCTAATAGCCATATC
54452## group_2
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76053## TSP21_Blood_NA_10X_2_1_TTGGTTTGTTGCATCA
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76413## TSP2_Blood_NA_10X_1_4_5prime_ATTACTCGTACCGGCT
76414## group_4
76415## TSP2_Blood_NA_10X_1_4_5prime_ATTATCCTCCAAAGTC
76416## group_5
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76418## group_4
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76456## group_2
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76786## group_5
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83413## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_ACCCTCAAGGTTGGTG
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84154## group_4
84155## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_ACTTAGGCAGTAACAA
84156## group_4
84157## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_ACTTAGGCATCAGCAT
84158## group_1
84159## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_ACTTAGGGTAAGGCCA
84160## group_4
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84162## group_3
84163## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_ACTTAGGGTCCTTGTC
84164## group_2
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84166## group_4
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84174## group_2
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84176## group_2
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84196## group_5
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85271## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_AGGATCTCATAGCTGT
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85273## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_AGGATCTGTCGAGCTC
85274## group_2
85275## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_AGGATCTTCACCTCTG
85276## group_2
85277## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_AGGATCTTCAGTAGGG
85278## group_4
85279## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_AGGATCTTCATGCCCT
85280## group_4
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85282## group_4
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85284## group_3
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85289## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_AGGATCTTCTTACGTT
85290## group_4
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85294## group_2
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85302## group_1
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85312## group_2
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85362## group_4
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86013## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_AGTTCGATCGCCTTGT
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86776## group_5
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88256## group_4
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88608## group_2
88609## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTAGCAAGTACCT
88610## group_4
88611## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTAGCAATTGCTG
88612## group_5
88613## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTAGCAGCAGTGA
88614## group_2
88615## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTAGGTAAGTTGA
88616## group_3
88617## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTAGGTATAGGGC
88618## group_3
88619## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTAGGTTAGCTAC
88620## group_3
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88622## group_1
88623## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTAGTCGAGATAA
88624## group_2
88625## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTAGTCTGCTTAT
88626## group_4
88627## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTCCAGCTCTTCC
88628## group_1
88629## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTCCAGTGGACGT
88630## group_2
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88632## group_4
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88634## group_2
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88638## group_1
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88640## group_1
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88642## group_4
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88644## group_1
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88646## group_4
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88650## group_4
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88652## group_3
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88654## group_1
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88662## group_2
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88664## group_3
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88684## group_3
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88686## group_3
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88696## group_2
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102213## TSP14_Blood_NA_10X_2_1_TGAATGCTCGGTTAGT
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108219## TSP21_Blood_NA_10X_1_1_GTCGTAACATGGATCT
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112417## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_AATTCCTAGCATATGA
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116037## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_CTACCCAGTAACTGCT
116038## group_4
116039## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_CTACCCAGTAGGTTTC
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116041## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_CTACCCAGTGTTTCTT
116042## group_2
116043## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_CTACCCAGTTGACTGT
116044## group_2
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116048## group_2
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116399## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_CTGCATCTCTGGGATT
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116401## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_CTGCCATCAACGACTT
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116404## group_2
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116414## group_1
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116416## group_2
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118211## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_GTACAGTGTGCTAGCC
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118213## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_GTAGAAAAGCAGGTCA
118214## group_2
118215## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_GTAGAAAGTGCTCCGA
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120027## TSP2_Blood_NA_10X_2_1_TCGACGGAGTGCCAGA
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124518## group_2
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130534## group_2
130535## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_AACCAACCATGATAGA
130536## group_3
130537## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_AACCAACGTGTTCATG
130538## group_5
130539## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_AACCAACTCAACTGGT
130540## group_1
130541## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_AACCAACTCGCTCTCA
130542## group_2
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130544## group_2
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130546## group_1
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130548## group_5
130549## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_AACCACACAAGTCGTT
130550## group_5
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130552## group_5
130553## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_AACCACATCGGCATTA
130554## group_2
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130556## group_2
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130578## group_2
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130580## group_4
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130582## group_4
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130586## group_4
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132382## group_5
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133071## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_AGCTTCCCATCGTGGC
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133073## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_AGCTTCCGTCAAGGCA
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133079## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_AGGAAATAGCAAGTGC
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133112## group_2
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133116## group_2
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135977## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTAGTCTTCGTGC
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135979## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CAGTTCCAGACGCAGT
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135988## group_4
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137425## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CCTCTAGAGATGTTAG
137426## group_3
137427## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CCTCTAGAGCAACAGC
137428## group_3
137429## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CCTCTAGAGCACACCC
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137435## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CCTCTAGAGTGATAAC
137436## group_3
137437## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CCTCTAGCAAATGGTA
137438## group_3
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137440## group_1
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137442## group_3
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137444## group_3
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137446## group_3
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137448## group_4
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137452## group_1
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137462## group_4
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137464## group_4
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137466## group_1
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138147## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CGGTCAGGTCTCTCCA
138148## group_5
138149## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CGGTCAGGTCTGTGTA
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138151## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CGGTCAGGTGTCGCTG
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138158## group_4
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138507## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CTACAGATCGTTAGTG
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138509## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CTACATTAGAGATTCA
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138511## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_CTACATTAGGACTAAT
138512## group_4
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140317## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GACTGATGTAGCACGA
140318## group_4
140319## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GACTGATGTCCAGCCA
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140321## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GACTGATGTCTGTGCG
140322## group_4
140323## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GACTGATTCTGGCTGG
140324## group_5
140325## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GACTTCCAGGACACTG
140326## group_5
140327## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GACTTCCAGGTAGACC
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140333## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GACTTCCCAGATCCTA
140334## group_2
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140338## group_5
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142124## group_2
142125## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GGCGTCATCGGTCAGC
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142127## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GGCTGTGAGTATCTGC
142128## group_1
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142134## group_3
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142164## group_4
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143579## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GTCGTTCTCTCTCTAA
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143944## group_3
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143947## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_GTGGCGTTCTAAGCGT
143948## group_1
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144663## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TACATTCGTACTGACT
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145024## group_5
145025## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TAGAGTCTCCCAGGAC
145026## group_1
145027## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TAGAGTCTCGCTGATA
145028## group_5
145029## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TAGAGTCTCTACTCAT
145030## group_5
145031## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TAGAGTCTCTGTGCGG
145032## group_2
145033## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TAGATCGAGATCCGAG
145034## group_4
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145036## group_5
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145038## group_4
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145040## group_3
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145042## group_1
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145052## group_1
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145387## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TATTTCGGTCGTAATC
145388## group_1
145389## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TATTTCGGTTGCGTAT
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145393## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TATTTCGTCACTGAAC
145394## group_3
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145398## group_3
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145402## group_5
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145404## group_4
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145406## group_5
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145408## group_3
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145410## group_1
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145412## group_3
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145414## group_4
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145416## group_2
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145418## group_4
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145420## group_3
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145422## group_2
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145426## group_3
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145428## group_1
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145442## group_2
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145444## group_2
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145456## group_3
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145484## group_4
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145749## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCAGGTACATGCCATA
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145764## group_3
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145798## group_5
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146473## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAACATCGCCTCTA
146474## group_5
146475## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAACATCTATACGG
146476## group_3
146477## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAAGTAGATGAATC
146478## group_1
146479## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAAGTAGCATCTTG
146480## group_5
146481## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAAGTAGGAGGTTC
146482## group_2
146483## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAAGTAGGCACTAG
146484## group_2
146485## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAAGTCACTACTTT
146486## group_5
146487## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAAGTCAGACATCT
146488## group_2
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146490## group_5
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146492## group_3
146493## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAAGTGTTGCACGC
146494## group_3
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146496## group_2
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146498## group_3
146499## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGAAGTTCCGCGAGT
146500## group_3
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146504## group_1
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146506## group_1
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146508## group_4
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146510## group_5
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146512## group_5
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146514## group_5
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146516## group_2
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146518## group_2
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146522## group_3
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146524## group_1
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146526## group_5
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146528## group_1
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146530## group_2
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146532## group_5
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146534## group_3
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146536## group_4
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146538## group_5
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146544## group_3
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146546## group_2
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146554## group_4
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146558## group_2
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146564## group_3
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146566## group_5
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146572## group_3
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146580## group_3
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146584## group_4
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146770## group_4
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146835## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGTGCTGTATCGCGC
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146837## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGTGCTGTTGGGATG
146838## group_1
146839## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGTGCTTCATCACAG
146840## group_3
146841## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGTGCTTCTCGACCT
146842## group_4
146843## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGTGCTTCTTACCAT
146844## group_5
146845## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGTGGGAGCGACTTT
146846## group_2
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146848## group_4
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146850## group_4
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146852## group_5
146853## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TCGTGGGGTACGACTT
146854## group_2
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146856## group_3
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146858## group_5
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146874## group_4
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146880## group_1
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146884## group_2
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147917## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGCTTCGGTCTTTCTA
147918## group_5
147919## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGCTTCGGTGGTCAAG
147920## group_5
147921## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGCTTCGGTTGCAACT
147922## group_2
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148276## group_4
148277## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGTAACGAGACTTGTC
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148284## group_1
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148632## group_1
148633## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGTTGGACACTACTTT
148634## group_5
148635## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGTTGGACAGGGATAC
148636## group_5
148637## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGTTGGAGTCTGTGCG
148638## group_3
148639## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGTTGGATCGTAGGAG
148640## group_3
148641## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGTTGGATCGTGCATA
148642## group_5
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148644## group_1
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148647## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TGTTTGTGTCGGATTT
148648## group_5
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148650## group_5
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148658## group_1
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148664## group_1
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148666## group_1
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148670## group_1
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148676## group_1
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148682## group_3
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148688## group_2
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148704## group_2
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148832## group_3
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148995## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TTCATGTAGTAAACGT
148996## group_4
148997## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TTCATGTAGTCAGAGC
148998## group_4
148999## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TTCATGTCAAGTTCCA
149000## group_5
149001## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TTCATGTCACTCCGGA
149002## group_3
149003## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TTCATGTCAGAAGCTG
149004## group_3
149005## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TTCATGTCAGACAAGC
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149007## TSP7_Blood_NA_10X_2_1_TTCATGTGTACGGCAA
149008## group_1
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149012## group_5
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149014## group_1
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149018## group_1
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149020## group_4
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149022## group_4
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149024## group_5
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149032## group_5
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149034## group_2
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152205## TSP21_Blood_NA_10X_3_2_AGGTAGGTCTTCGTGC
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152207## TSP21_Blood_NA_10X_3_2_AGGTCATAGCCTGACC
152208## group_3
152209## TSP21_Blood_NA_10X_3_2_AGGTCATAGCGAGTCA
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156817## TSP21_Blood_NA_10X_3_2_GAATCACAGTCTGGTT
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164526## group_5
164527## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_ACATCGACATAGAGGC
164528## group_2
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170167## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCAATCAGTCAGTT
170168## group_2
170169## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCACGCAGACCGCT
170170## group_5
170171## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCACGGTGGACTAG
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170173## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCACGGTGTCATTG
170174## group_1
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170176## group_1
170177## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCGGTAGTACTCGT
170178## group_3
170179## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCGGTCAGCTGAGA
170180## group_2
170181## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCGGTGTCTCAGGC
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170183## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCGGTGTGTACAGG
170184## group_1
170185## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCGTGAGAAGCTGC
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170189## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCGTGGTTGTGTTG
170190## group_3
170191## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCGTGTCCTGATAG
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170194## group_1
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170210## group_4
170211## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCTCTGTACCGCGT
170212## group_4
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170214## group_1
170215## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCCTTCCAATAGAGT
170216## group_1
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170226## group_2
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170230## group_1
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170234## group_1
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170236## group_3
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170252## group_3
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170254## group_5
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170256## group_4
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170258## group_1
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170262## group_1
170263## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCTTCCAGTAACAGT
170264## group_4
170265## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCTTCCCACAATTCG
170266## group_2
170267## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCTTCCGTACTCGAT
170268## group_3
170269## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCTTCCTCCTGGCTT
170270## group_2
170271## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCTTGACAAGTCCAT
170272## group_5
170273## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCTTGACAATCTCTT
170274## group_3
170275## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCTTGAGTTCGAACT
170276## group_2
170277## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCTTGATCGACATAC
170278## group_5
170279## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTCTTGATCTTGGTGA
170280## group_3
170281## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGAACGTCCTTATCA
170282## group_1
170283## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGACCCGTCCGGACT
170284## group_1
170285## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGACCCTCCACACAA
170286## group_5
170287## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGAGTGAGAATAGTC
170288## group_3
170289## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGAGTGAGGGTAGCT
170290## group_5
170291## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGAGTGCAGGTGACA
170292## group_4
170293## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGATGGAGATCGGTG
170294## group_1
170295## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGATGGAGCTCGGCT
170296## group_2
170297## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGATGGCACAGCCTG
170298## group_5
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170300## group_4
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170302## group_2
170303## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGCATTCAACATCGT
170304## group_5
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170306## group_1
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170308## group_2
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170310## group_1
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170312## group_1
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170322## group_2
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170324## group_2
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170330## group_4
170331## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGGATGGTAACAGTA
170332## group_5
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170334## group_3
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170336## group_3
170337## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGGATGTCGTTCGCT
170338## group_5
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170340## group_3
170341## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGGGCGCAATACCTG
170342## group_4
170343## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGGGCGTCAAGGACG
170344## group_5
170345## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGGGTAGTTCCGCGA
170346## group_2
170347## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGGGTATCACAGTGT
170348## group_5
170349## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGGGTATCATGCTAG
170350## group_4
170351## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGGTTTTCGAACACT
170352## group_4
170353## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTGGAAGCCTGCCA
170354## group_4
170355## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTGGACAGTTTCGA
170356## group_4
170357## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTGGATCACTACGA
170358## group_4
170359## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTGGATCTTGGATG
170360## group_2
170361## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTGTTAGGGAGATA
170362## group_2
170363## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTGTTCAAACACCT
170364## group_3
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170366## group_3
170367## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTGTTTCGCTTTAT
170368## group_3
170369## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTTCAAGCGTCGAA
170370## group_3
170371## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTTCAAGGCATGCA
170372## group_4
170373## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTTCAGTGATATAG
170374## group_1
170375## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTTCAGTGCCTAAT
170376## group_2
170377## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTGTTCAGTTGGTGTT
170378## group_3
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170380## group_5
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170382## group_3
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170384## group_1
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170386## group_1
170387## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTACCAAGAGTTCGG
170388## group_4
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170390## group_3
170391## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTACGTAGAGTTGAT
170392## group_4
170393## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTACGTCACCGCTGA
170394## group_3
170395## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTACGTGTCGAAACG
170396## group_5
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170398## group_5
170399## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTAGTCAGGGAGTGG
170400## group_3
170401## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTAGTCCAGAAGCTG
170402## group_1
170403## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTAGTCCATACACCA
170404## group_5
170405## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTAGTCGTAGGTTTC
170406## group_3
170407## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTAGTCTCTACCCAC
170408## group_2
170409## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTATGCAGTACCGGA
170410## group_2
170411## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTATGCTCCCATGGG
170412## group_3
170413## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCACAAGTGCCGAA
170414## group_1
170415## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCACACAGCGTTGC
170416## group_2
170417## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCACAGTGGACAGT
170418## group_4
170419## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCACATCCATCTAT
170420## group_3
170421## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCACATCCGGACGT
170422## group_3
170423## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCAGTGTTTCCATT
170424## group_5
170425## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCAGTTCCGTCAAA
170426## group_3
170427## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCCTCCACCGTACG
170428## group_5
170429## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCGATAGTCATAGA
170430## group_3
170431## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCGATCAAGGCAAC
170432## group_2
170433## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTCGATCAGCAGTCC
170434## group_3
170435## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGACTGTACCGTCG
170436## group_1
170437## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGACTTCGCACTCT
170438## group_3
170439## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGATCCACGAGAAC
170440## group_1
170441## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGATCCAGCTCGGT
170442## group_2
170443## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGATCGTCGAGTGA
170444## group_2
170445## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGATCGTCTGTCAA
170446## group_2
170447## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGATCGTTGCCTAA
170448## group_3
170449## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGATCTCACAGTGT
170450## group_3
170451## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGATCTCCCGGTAG
170452## group_3
170453## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGGAGAGCCTGAAG
170454## group_2
170455## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGGAGGTAGACACG
170456## group_2
170457## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGGAGGTCGGTGTC
170458## group_5
170459## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGGTTAGTACTGGG
170460## group_1
170461## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGTTGAGGGAGGTG
170462## group_3
170463## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGTTGTCCAAGCCG
170464## group_3
170465## TSP10_Blood_NA_10X_1_1_Enriched_TTTGTTGTCCGCGATG
170466## group_5
170467## Levels: group_2 group_3 group_1 group_5 group_4
Before creating a new Ident, we can store the current one in the cell metadata with any of the following commands
1seurat[["old.ident"]] <- Idents(object = seurat)
2seurat <- StashIdent(object = seurat, save.name = "stahed.ident")
1## Warning: `StashIdent()` was deprecated in SeuratObject 3.0.0.
2## ℹ Please use seurat[["stahed.ident"]] <- Idents(seurat)
3## This warning is displayed once every 8 hours.
4## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
5## generated.
I let you check this by yourself.
Additional information
As the .uns attribute of the annData objects in Python the misc slot of Seurat objects is useful to store additional information that is not cell or gene specific. Let's explore it.
1seurat@misc
1## $schema_version
2## [1] "5.2.0"
3##
4## $title
5## [1] "Tabula Sapiens - Blood"
6##
7## $citation
8## [1] "Publication: https://doi.org/10.1126/science.abl4896 Dataset Version: https://datasets.cellxgene.cziscience.com/582149d8-2a8f-44cf-9605-337b8ca8d518.h5ad curated and distributed by CZ CELLxGENE Discover in Collection: https://cellxgene.cziscience.com/collections/e5f58829-1a66-40b5-a624-9046778e74f5"
9##
10## $schema_reference
11## [1] "https://github.com/chanzuckerberg/single-cell-curation/blob/main/schema/5.2.0/schema.md"
and add a new one
1seurat@misc$my_new_info <- "Seurat blog post"
2print(seurat@misc)
1## $schema_version
2## [1] "5.2.0"
3##
4## $title
5## [1] "Tabula Sapiens - Blood"
6##
7## $citation
8## [1] "Publication: https://doi.org/10.1126/science.abl4896 Dataset Version: https://datasets.cellxgene.cziscience.com/582149d8-2a8f-44cf-9605-337b8ca8d518.h5ad curated and distributed by CZ CELLxGENE Discover in Collection: https://cellxgene.cziscience.com/collections/e5f58829-1a66-40b5-a624-9046778e74f5"
9##
10## $schema_reference
11## [1] "https://github.com/chanzuckerberg/single-cell-curation/blob/main/schema/5.2.0/schema.md"
12##
13## $my_new_info
14## [1] "Seurat blog post"
Save Seurat object
After your analysis, you can save the Seurat object to a rds file.
1saveRDS( Seurat, 'blood_cells.rds')
Useful tips
Manual object creation
If you need to create the Seurat object from scratch, you just need to read the expression data, metadata and dimensional reductions separately and then create a new object.
Prepare the data
1counts <- read.csv( file.path( data.path, 'counts.csv' ), row.names = 1 ) # raw counts
2logcounts <- read.csv( file.path( data.path, 'logcounts.csv' ), row.names = 1 ) # normalized counts
3cell_metadata <- read.csv( file.path( data.path, 'cell_metadata.csv' ), row.names = 1 )
4gene_metadata <- read.csv( file.path( data.path, 'gene_metadata.csv' ), row.names = 1 )
5PCA <- read.csv( file.path( data.path, 'PCA.csv' ), row.names = 1 )
create the object
1manual.seurat <- CreateSeuratObject(
2 counts = counts,
3 data = logcounts,
4 meta.data = cell_metadata,
5 assay = 'RNA', # You could omit this since it defaults to RNA
6 project = 'manual_object'
7)
1## Warning: Data is of class data.frame. Coercing to dgCMatrix.
1manual.seurat[["pca"]] <- CreateDimReducObject(embeddings = as.matrix(PCA), key = "PC_", assay = DefaultAssay(manual.seurat))
2manual.seurat[['RNA']][[]] <- gene_metadata
Check the object
1manual.seurat
1## An object of class Seurat
2## 30157 features across 3879 samples within 1 assay
3## Active assay: RNA (30157 features, 0 variable features)
4## 2 layers present: counts, data
5## 1 dimensional reduction calculated: pca
Subsetting Seurat Objects
Seurat allows for several subsetting options including:
by Ident
1subset(x = seurat, idents = "group_1")
1## An object of class Seurat
2## 61759 features across 17210 samples within 1 assay
3## Active assay: RNA (61759 features, 0 variable features)
4## 2 layers present: counts, data
5## 7 dimensional reductions calculated: pca, scvi, tissue_uncorrected_umap, umap, umap_scvi_full_donorassay, umap_tissue_scvi_donorassay, uncorrected_umap
by cell metadata column
1subset(x = seurat, subset = donor_id == "TSP2")
1## An object of class Seurat
2## 61759 features across 12949 samples within 1 assay
3## Active assay: RNA (61759 features, 0 variable features)
4## 2 layers present: counts, data
5## 7 dimensional reductions calculated: pca, scvi, tissue_uncorrected_umap, umap, umap_scvi_full_donorassay, umap_tissue_scvi_donorassay, uncorrected_umap
by indexes
1seurat[1:3,1:5]
1## An object of class Seurat
2## 3 features across 5 samples within 1 assay
3## Active assay: RNA (3 features, 0 variable features)
4## 2 layers present: counts, data
5## 7 dimensional reductions calculated: pca, scvi, tissue_uncorrected_umap, umap, umap_scvi_full_donorassay, umap_tissue_scvi_donorassay, uncorrected_umap
Big datasets
Seurat takes advantage of BPCells, a high performance single cell analysis R package, to access the expression matrix on disk.
You just need to use BPCells to write a matrix directory, load that matrix directory and create the Seurat object.
1big.data <- # read or create a huge matrix (over a million cells)
2
3# Write the matrix to a directory
4 write_matrix_dir(
5 mat = big.data,
6 dir = '/my/path/to/bpcells/big.data.counts')
7
8# load the matrix
9big.mat <- open_matrix_dir(dir = '/my/path/to/bpcells/big.data.counts')
10
11# Create Seurat Object
12brain <- CreateSeuratObject(counts = big.mat)
Take home messages
- The Seurat package is an all-in-one tool for single cell data analysis developed and maintained by Satija Lab.
- Unlike AnnData and Scanpy, columns correspond to the cells’ barcodes and rows are the gene IDs.
- In combination with BPCells, Seurat can handle over a million cells.
Next posts of this series will cover how to perform single cell data analysis with Seurat. Stay tuned for similar posts on SingleCellExperiment and visit my Scanpy post if you haven't yet.
Further reading
- Seurat – website: https://satijalab.org/seurat/
- Seurat – CheatSheet: https://satijalab.org/seurat/articles/seurat5_essential_commands
- Seurat – Dimentional Reduction Vignette: https://satijalab.org/seurat/articles/dim_reduction_vignette.html
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