Seurat Weekly NO.17 || 一个R包的CNS之路

seurat发展历史，cns之路

在单细胞数据分析中，特别是对初学者来说，Seurat是一个教科书级别的工具。至于这个用来分析单细胞多组学的工具为什么叫这个名字，我想，与它问世的第一篇文献不无关系：

• Satija, Farrell, et al., Nat Biotechnol 2015 [Seurat V1]
  Satija, R., Farrell, J., Gennert, D. et al. Spatial reconstruction of single-cell gene expression data. Nat Biotechnol 33, 495–502 (2015). https://doi.org/10.1038/nbt.3192

这篇文章的第一作者Rahul Satija和作者Aviv Regev成为日后单细胞领域人们耳熟能详的名字，而Seurat是一位画家的名字：

乔治·修拉（Georges Seurat，1859-1891），1859年12月2日生于巴黎，受过完整的美术学院教育，曾师从安格尔的学生亨利·莱曼（Henri Lehmann）学习古典主义绘画，后来又研究过 卢浮宫中的大师作品，对光学和色彩理论特别关注并为之做了大量的实验。他的画作风格相当与众不同，Seurat的画充满了细腻缤纷的小点，当你靠近看，每一个点都充满著理性的笔触，与梵高的狂野，还有塞尚的色块都大为不同。把文艺复兴传统的古典结构和印象主义的色彩试验结合起来。Seurat擅长画都市中的风景画，也擅长将色彩理论套用到画作当中。把最新的绘画空间概念、传统的幻象透视空间、以及在色彩和光线的知觉方面的最新科学发现结合起来。

而这也是一篇描绘空间分析的单细胞文章NBT。我们知道，空间定位是细胞命运和行为的关键决定因素，但在复杂组织中，空间解析、转录组范围内基因表达谱的方法还缺乏。RNA染色方法只检测少量转录本，而测量基因表达的scRNA-seq将细胞从其固有的空间环境中分离出来。正式在这篇文章中，Seurat以一个附件的形式面世了，Seurat一种通过整合单细胞RNA-seq数据和原位RNA模式来推断细胞定位的计算策略。

这里的几个附件都值得读一读，如Supplementary Text and Figures中讲述了空间分析的大部分关键点也给出了第一套Seurat教程：

在这个意义上，Serurat是为空间分析而生的。然后为了我们更好地理解Seurat，第一版的源代码我们还是需要拜读一下的：

Seurat_Source\seurat.R
Seurat_Source\seuratFxns.R
Seurat_Source\zfRenderSeurat.R

在2021年的Seurat的更新日志中，我们中不到SeuratV1的信息，这个日志是从Seurat 2.0.0开始记录的。V2是Seurat功能和形象的一大转折和重新定型，尽管保留了空间分析的功能，但更多地是转向单细胞多组学数据的整合分析。

• Butler* et al., Nat Biotechnol 2018 [Seurat V2]
  Butler, A., Hoffman, P., Smibert, P. et al. Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species. Nat Biotechnol 36, 411–420 (2018). https://doi.org/10.1038/nbt.4096

随着单细胞测序通量和纬度的提升，识别跨多个数据集（实验条件、技术平台、不同物种）的细胞亚群成为一个挑战。Seurat V2基于公共变异源（common sources of variation）集成scRNA-seq数据集的分析策略，允许跨数据集识别共享种群并进行下游比较分析。这即是日后人们在做数据整合（Integration）时说到的CCA的方法实现途径。

• Stuart, Butler, et al., Cell 2019 [Seurat V3]
  仅仅一年之后，在整合海量单细胞数据这条路上，Seurat越走越远，随着单细胞数据解析的组织类型越来越多，仅仅用Seurat的CCA还是有很多数据集无法整合到一起。于是，整合力度更大的算法出现了，策略也有所变化：直接以一个作为reference另一个作为query。这个概念像极了基因组数据分析中常用的mapping、alignment、blast。

单细胞转录组学已经改变了我们描述细胞状态的能力，但深入的生物学理解需要的不仅仅是亚群的分类。随着测量不同细胞模式技术的出现，一个关键的分析挑战是整合这些数据集，以更好地了解细胞的身份和功能。Seurat V3将不同的数据集“锚定”在一起，使我们不仅能够集成跨scRNA-seq技术的单细胞测量，而且能够集成跨不同模式的单细胞测量。

• Hao, Hao, et al., bioRxiv 2020 [Seurat V4]
  2020年10月，纽约基因组所（ New York Genome Center ）的 Satija Lab团队开发的单细胞分析工具Seurat升级到了4.0，其特性之一是开发了加权邻近（weighted-nearest neighbor，WNN）算法来分析多模态数据。所谓多模态（multimodal ）是指同时在一个细胞内测量分属于（广义？）中心法则不同过程的特征（如，RNA，ATAC，膜蛋白等）。
  

seurat引用情况，技术快风

与2017年以来的Seurat的快速更新同时发生的是，单细胞技术的快速应用与普及。简单的几行命令可以看出，2021年以来，大部分时间，一日之内就有上千人下载和和安装Seurat：

# install.packages("cranlogs")
library(cranlogs)
tail(Seuratdl <- cran_downloads(from = "2017-08-01",  to= "2021-06-01", packages = c("Seurat")))
          date count package
1396 2021-05-27  1441  Seurat
1397 2021-05-28  1101  Seurat
1398 2021-05-29   499  Seurat
1399 2021-05-30   487  Seurat
1400 2021-05-31  1022  Seurat
1401 2021-06-01  1316  Seurat
plot(Seuratdl$date,Seuratdl$count)

seurat开发

Seurat的广泛应用既反映了单细胞组学的热度，也说明Seurat团队在开源这件是上做的很好。github上每天都有人提问交流，开发者也是其中的积极参与者。让我们简单回顾一下这个R包的发展史，感受一下时间的力量。

正式因为对单细胞数据分析有着深刻的理解和与用户的广泛交流，Seurat单细胞数据分析工具箱日渐完善。成为大部分入门单细胞数据分析的首选工具。Seurat不仅教程丰富，还附有大量可以直接练习分析的数据集和对其他工具的友好接口，如Velocity、LIGER、Monocle3、Harmony、alevin、Nebulosa等。

seurat数据结构，可扩展，数据管理

既然定位于初学者，或者说是单细胞探索性数据分析工具，那我们就来看看Seurat在除了质控，降维聚类，差异分析，整合分析之外一个十分重要的功能：数据管理。

基于R语言的S4结构，Seurat构建了一个以表达矩阵为核心的单细胞多组学数据结构。这样，一个Seurat其实就是一个study的实验设计。

这个数据结构也是大部分刚接触R语言的同学最容易困惑的：

• 为什么函数输入的是Seurat对象，输出的也还是Seurat呢？
• 降维的数据它是如何调用的呢？数据又藏在哪里呢？
• 更多找不到

开启你的seurat之旅，最短入门路径

最短入门路径是：

• 安装R语言
• 安装Seurat
• 安装SeuratData
• 打开Seurat网页
• 练习单细胞数据分析
• 分析自己课题组的数据
• 发表文献时引用Seurat
• 写自己的SeuratWrappers包

先练习再分析，先用SeurtData的数据集练习教程理解单细胞分析中的概念和Seurat的数据分析结构。

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