初试Seurat的V5版本

生信技能树jimmy

发布于 2023-12-26 15:38:08

6220

发布于 2023-12-26 15:38:08

虽然说我们安装了Seurat的V5版本，但是初次使用的时候加载就报错了，如下所示：

The sp package is now running under evolution status 2
     (status 2 uses the sf package in place of rgdal)
Error: package or namespace load failed for ‘SeuratObject’ in loadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[j]]):
 载入了名字空间‘Matrix’ 1.6-1，但需要的是>= 1.6.3
错误: 无法载入程辑包‘SeuratObject’

很明显是Matrix版本问题，只需要卸载它后，更新一下即可，如下所示：

> remove.packages("Matrix")
从‘C:/Users/jimmy/AppData/Local/R/win-library/4.3’中删除程序包
(因为没有指定‘lib’)
> install.packages('Matrix')
将程序包安装入‘C:/Users/jimmy/AppData/Local/R/win-library/4.3’
(因为‘lib’没有被指定)
试开URL’https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.3/Matrix_1.6-4.zip'
Content type 'application/zip' length 4562987 bytes (4.4 MB)
downloaded 4.4 MB

接下来我们就读取10X文件的3个标准文件，使用如下所示的例子，大家可以去自己下载（2023-GSE202642-肝癌-成纤维单细胞亚群），文章标题是：《CD36+ cancer-associated fibroblasts provide immunosuppressive microenvironment for hepatocellular carcinoma via secretion of macrophage migration inhibitory factor》，里面的降维聚类分群如下所示：

GSE202642

在 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE202642 可以看到作者给出来的3个文件的表达量矩阵：

GSE202642_barcodes.tsv.gz 569.6 Kb (ftp)(http) TSV
GSE202642_features.tsv.gz 325.6 Kb (ftp)(http) TSV
GSE202642_matrix.mtx.gz 666.5 Mb (ftp)(http) MTX

如下所示：

3个文件的表达量矩阵：

这个时候使用Seurat的V5版本和之前Seurat的V4版本读取方式并没有本质上区别，都是：

sce.all=CreateSeuratObject(counts =  Read10X( 'GSE202642/' ) , 
                       min.cells = 5,
                       min.features = 300,)
library(stringr)
sce=sce.all
head(rownames(sce@meta.data))
phe=str_split(rownames(sce@meta.data),'-',simplify = T)
head(phe)
tail(phe)
table(phe[,2])
sce@meta.data$orig.ident=paste0('p',phe[,2])
table(sce@meta.data$orig.ident)

读取之后我就简单的检查一下这个Seurat对象里面的信息，然后遇到第一个报错

> as.data.frame(sce.all@assays$RNA@counts[1:10, 1:2])
Error in as.data.frame(sce.all@assays$RNA@counts[1:10, 1:2]) : 
  "counts"槽名不存在于"Assay5"类别对象中

其实是很简单的debug，只需要查看一下这个Seurat对象结构，就知道了：

as.data.frame(sce.all@assays$RNA@counts[1:10, 1:2])
# 上面的错误
# 可以修改为下面的两种
as.data.frame(sce.all@assays$RNA@layers$counts[1:10, 1:2])
as.data.frame(sce.all@assays$RNA$counts[1:10, 1:2])

真是搞不懂，为什么这么简单的bug就让大家放弃了Seurat的V5，简直是滑天下之大稽。这么多人学了这么久的R代码就之后照抄我的案例代码吗，不会活学活用吗？

而且，这个bug根本就并不会影响整个Seurat数据分析流程啊，降维聚类分群仍然是ok的。

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原始发表：2023-12-23，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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