Seurat2和Seurat3共存的方法
软件升级虽然是一件值得高兴的是，但是代码变化太大却不是一件好消息。比如说Seurat，这个单细胞分析最常用的R包，它的2.x版本和3.x版本的变化就是翻天覆地。
为了能够重现别人的代码，你可能需要重装2.3.4版本的Seurat，官方提供了安装脚本
1source("https://gist.githubusercontent.com/satijalab/beb9bb50dedc75ee023bd5d9be5fe684/raw/e103577735a2fba9da2ccca14ce1ac33e46c1bc4/old_seurat.R")
但是在window下安装会出一个报错, 提示无法在Windows下安装MacOS的版本
这个时候需要手动安装Seurat，注意，这里要求有Rtools才能进行编译
1install.packages('Seurat', repos = 'https://satijalab.org/ran', type = "source")
可以设置install.packages里的参数lib.loc，让Seurat安装到其他的文件加，就不会替换原来的Seurat，同时用library加载的时候，也需要设置lib.loc.
上面是简单可行易操作的方法，唯一的问题是你不能同时加载两个Seurat版本，当然你也不会想这样子做，所以这是一个伪需求。
下面就是瞎折腾环节， 我要将Seurat的2.3.4版本单独搞出一个R包，Seurat2，这样子就可以同时加载这两个R包。
下载Seurat 2.3.4
1wget https://satijalab.org/ran/src/contrib/Seurat_2.3.4.tar.gz
解压缩它
1tar xf Seurat_2.3.4.tar.gz
2cd Seurat
删除MD5文件，因为它会做文件检验
1rm MD5
修改里面所有的Seurat替换成Seurat2, seurat替换成seurat2
1find . -type f -print0 | xargs -0 sed -i "s/Seurat/Seurat2/g"
2find . -type f -print0 | xargs -0 sed -i "s/seurat/seurat2/g"
这种无差别的替换会有一个问题，会把一些这类http://www.satijalab.org/seurat非代码信息中的seurat替换成seurat2，不过这并不影响实际函数的使用。
将R/seurat.R重名为R/seurat2.R
1mv R/seurat.R R/seurat2.R
之后将修改后的文件进行打包
就能用install.packages("Seurat2.tar.gz",repos=NULL,type="source")
进行安装了
1tar -czf Seurat2.tar.gz Seurat
注意: 目前未修改测试数据集的对象，所以不能用Seurat2来运行pbmc_small的例子
目前我将其上传到GitHub，所以可以用devtools进行安装。由于代码只是简单修改，存在bug，不建议尝试使用。
1devtools::install_github("xuzhougeng/Seurat2")
代码测试，数据来自文献https://www.nature.com/articles/srep39921
1library(Seurat)
2library(Seurat2)
3
4molecules <- read.delim("~/tung/molecules.txt",header = TRUE,
5 row.names = 1)
6
7# 使用Seurat2进行分析
8obj <- CreateSeurat2Object(raw.data = molecules,
9 min.cells = 3, #筛选至少在3个细胞中表达的基因
10 min.genes = 200) #筛选至少有200个基因表达的细胞
11obj <- FilterCells(obj,
12 subset.names = c("nUMI","nGene"),
13 low.thresholds = c(25000, 6000),
14 high.thresholds = c(Inf, Inf))
15obj <- NormalizeData(
16 object = obj,
17 normalization.method = "LogNormalize",
18 scale.factor = 10000
19)
20
21obj <- FindVariableGenes(
22 object = obj,
23 mean.function = ExpMean, #计算x轴的值的方法
24 dispersion.function = LogVMR, #计算y轴的值的方法
25 do.plot = F,
26 x.low.cutoff = 0.0125,
27 x.high.cutoff = 3,
28 y.cutoff = 0.5
29)
30
31obj <- ScaleData(
32 object = obj,
33 vars.to.regress = c("nUMI")
34)
35
36obj <- RunPCA(
37 object = obj,
38 pc.genes = obj@var.genes,
39 do.print = FALSE
40)
41
42pca_to_use <- 14 #上一步主成分的个数
43obj <- FindClusters(
44 object = obj,
45 reduction.type = "pca",
46 dims.use = 1:pca_to_use, #
47 resolution = 1.0,
48 print.output = 0,
49 save.SNN = TRUE
50)
51