2021-07-21 harmony整合不同平台的单细胞数据

library(devtools)
install_github("immunogenomics/harmony")
library(Seurat)
library(cowplot)
library(harmony)
#################    创建Seurat对象等一系列计算     ########################
pbmc <- CreateSeuratObject(counts = cbind(stim.sparse, ctrl.sparse), project = "PBMC", min.cells = 5) %>%
  Seurat::NormalizeData(verbose = FALSE) %>%
  FindVariableFeatures(selection.method = "vst", nfeatures = 2000) %>%
  ScaleData(verbose = FALSE) %>%
  RunPCA(pc.genes = pbmc@var.genes, npcs = 20, verbose = FALSE)
##1.  %>%管道函数的作用：将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存
##   例如：anscombe_tidy <- anscombe %>%mutate(observation = seq_len(n()))
##  等价于 anscombe_tidy=mutate(anscombe,observation = seq_len(n()))
##2.  上述函数进行了 创建Seurat对象 >-数据标准化>- 计算高变基因>- 数据缩放 >-PCA降维


##############  更改维度信息   #########################

pbmc@

最后

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