Seuratオブジェクトの中身

概要

Seuratオブジェクトの中身わからんので、しらべた
Seurat3.0

説明

Seuratで主に使われるオブジェクトは、Seurat, Assay, DimReducの3種類。階層構造になっていて、SeuratがAssayとDimReducを内包している。全部S4オブジェクト。

S4オブジェクトはオブジェクト名@スロット名でスロットの中身を参照できる。

オブジェクト名	大まかな中身
Seurat	ぜんぶ
Array	生発現データ、前処理済みデータ
DimReduc	次元削減データ

Seurat

Assay, Dimreducオブジェクトを含み、細胞ごとのannotation行列などのメタデータも持っている。
持っているAssayは1つのことが多い。DimReducは次元削減の関数に通すと生成されていく。(RunPCA, RunTSNE等)
Seuratオブジェクトを関数に通したときに処理が行われるのはactive.assayで示されているArrayオブジェクトのみ。変更するにはDefaultAssay(Assayオブジェクト名)を使う。

スロット名	中身
assays	持っているAssayのリスト
reductions	持っているDimReducのリスト
meta.data	細胞ごとのデータ行列 (これ使って細胞を群分けしたりできる)
active.assay	デフォルトで使っているAssayの名前
version	Seuratオブジェクト作ったときのSeuratのバージョン
各スロットにアクセスすると、このSeurat (immune.combined) はAssay2つ (RNA, integrated) とDimReduc2つ (pca, umap) を持っていることが分かる。

> immune.combined@assays
$RNA
Assay data with 14053 features for 13999 cells
First 10 features:
 AL627309.1, RP11-206L10.2, LINC00115, NOC2L, KLHL17, PLEKHN1,
HES4, ISG15, AGRN, C1orf159 

$integrated
Assay data with 2000 features for 13999 cells
Top 10 variable features:
 HBB, HBA2, HBA1, CCL4, CCL3, CCL7, TXN, GNLY, PPBP, APOBEC3B 

> immune.combined@reductions
$pca
A dimensional reduction object with key PC_ 
 Number of dimensions: 30 
 Projected dimensional reduction calculated:  FALSE 
 Jackstraw run: FALSE 
 Computed using assay: integrated 

$umap
A dimensional reduction object with key UMAP_ 
 Number of dimensions: 2 
 Projected dimensional reduction calculated:  FALSE 
 Jackstraw run: FALSE 
 Computed using assay: integrated 

このAssay/DimReducオブジェクトにアクセスするにはSeuratオブジェクト名@assays/reducitons$Assay/DimReducオブジェクト名もしくはSeuratオブジェクト[["Assay/DimReducオブジェクト名"]]とする。

> immune.combined@assays$RNA
Assay data with 14053 features for 13999 cells
First 10 features:
 AL627309.1, RP11-206L10.2, LINC00115, NOC2L, KLHL17, PLEKHN1,
HES4, ISG15, AGRN, C1orf159 

> immune.combined[["RNA"]]
Assay data with 14053 features for 13999 cells
First 10 features:
 AL627309.1, RP11-206L10.2, LINC00115, NOC2L, KLHL17, PLEKHN1,
HES4, ISG15, AGRN, C1orf159 

> immune.combined@reductions$pca
A dimensional reduction object with key PC_ 
 Number of dimensions: 30 
 Projected dimensional reduction calculated:  FALSE 
 Jackstraw run: FALSE 
 Computed using assay: integrated 

> immune.combined[["pca"]]
A dimensional reduction object with key PC_ 
 Number of dimensions: 30 
 Projected dimensional reduction calculated:  FALSE 
 Jackstraw run: FALSE 
 Computed using assay: integrated 

ちなみにSeuratオブジェクト名[["列の名前"]]でメタデータ行列の列に直接アクセスできる。

Assay

インプットした生の発現データ、標準化した発現データ、さらにスケーリングした発現データ等を持っているオブジェクト。
インプット時点ではcounts以外の3つのスロットは空で、Seuratオブジェクトを関数に通すと生成される。(NormalizeData, FindVariableFeatures等)

スロット名	中身
counts	生データ行列
data	標準化データ行列
scale.data	スケーリングデータ行列
var.features	細胞間で発現量の分散が大きい遺伝子
これらのスロットの中身は行列かリストなので、Assayオブジェクト名@スロット名で取り出したら、普通にスライスできる。スロットを指定せずにスライスするとdataのスライスになる。

DimReduc

次元削減データを持つオブジェクト。

スロット名	中身
cell.embeddings	次元削減後の細胞の座標の行列
feature.loadings	各次元での遺伝子の重み(寄与度)の行列
一重括弧でスライスするとfeature.loadingsが呼び出され、二重括弧だとcell.embeddingsが呼び出される。

immune.combined[["pca"]][1:3,1:3]
              PC_1        PC_2         PC_3
HBB  -0.0001663964 0.004646209 -0.006053524
HBA2  0.0001534606 0.001399694 -0.005968729
HBA1 -0.0010221891 0.003000203 -0.004530499

> immune.combined[["pca"]][[1:3,1:3]]
                     PC_1       PC_2       PC_3
AAACATACATTTCC.1 11.73576 -1.0461628 -0.1920609
AAACATACCAGAAA.1 13.66566  1.7253273 -1.9862247
AAACATACCTCGCT.1 11.62503  0.6643166 -1.4059378

おわり

理解できて使いそうなところだけ載せたので、詳しく知りたい人はhttps://github.com/satijalab/seurat/wiki まで