毫无疑问，Seurat历程是现在单细胞转录组数据分析的主流，关联词咱们在已往的五年齐郑重了它的V4版块的代码架构，在R谈话的cran官网不错看到其历史更新情况：

亚军玛丽娅-埃尔南德斯（Maria Hernandez）来自西班牙，获得10.8分，世界排名从251位上升到188位。

https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/Seurat/

最近三年齐是V4的版块：

[   ] Seurat_4.0.0.tar.gz 2021-01-30 01:00 1.4M  [   ] Seurat_4.0.1.tar.gz 2021-03-18 07:30 1.4M  [   ] Seurat_4.0.2.tar.gz 2021-05-21 00:00 1.4M  [   ] Seurat_4.0.3.tar.gz 2021-06-10 23:20 1.4M  [   ] Seurat_4.0.4.tar.gz 2021-08-20 21:10 1.4M  [   ] Seurat_4.0.5.tar.gz 2021-10-17 22:30 1.4M  [   ] Seurat_4.0.6.tar.gz 2021-12-16 18:00 1.4M  [   ] Seurat_4.1.0.tar.gz 2022-01-14 19:32 1.4M  [   ] Seurat_4.1.1.tar.gz 2022-05-02 07:40 1.4M  [   ] Seurat_4.2.0.tar.gz 2022-09-22 00:50 1.4M  [   ] Seurat_4.2.1.tar.gz 2022-11-08 01:00 1.4M    [   ] Seurat_4.3.0.tar.gz 2022-11-19 00:30 1.4M  [   ] Seurat_4.4.0.tar.gz 2023-09-28 10:50 1.5M  

咱们依赖于这个V4的版块的Seurat历程作念出来了大量的民众数据集的单细胞转录组降维聚类分群历程，100多个民众单细胞数据集全部的科罚，鸠集：https://pan.baidu.com/s/1MzfqW07P9ZqEA_URQ6rLbA?pwd=3heo

关联词最近其官方版块成为了V5，鸠集是：https://cran.r-project.org/web/packages/Seurat/index.html

app

Version: 5.0.0Depends: R (≥ 4.0.0), methods, SeuratObject (≥ 5.0.0)Imports: cluster, cowplot, fastDummies, fitdistrplus, future,  Published: 2023-11-04Package source: Seurat_5.0.0.tar.gzWindows binaries: r-devel: Seurat_5.0.0.zip, r-release: Seurat_5.0.0.zip, r-oldrel: Seurat_5.0.0.zip

同期还升级了 SeuratObject 亦然V5了，这么的话若是新东说念主运行学单细胞转录组时刻分析历程，使用默许的装配代码，就默许装配了V5版块的SeuratObject 和Seurat，极度可怕！！！

图片

Seurat的默许的装配代码是从CRAN装配：

# 1 directly download from CRAN# mirror for cran： options(repos="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/") install.packages("Seurat", repos="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")install.packages("Seurat")library(Seurat)

这个SeuratObject 是Seurat的底层，是以必须通盘弄：

https://cran.r-project.org/web/packages/SeuratObject/index.htmlhttps://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/SeuratObject/

况且不错看到齐是V4版块，齐是它的旧版块

[   ] SeuratObject_4.0.0.tar.gz 2021-01-15 09:50 146K  [   ] SeuratObject_4.0.1.tar.gz 2021-05-08 06:50 145K  [   ] SeuratObject_4.0.2.tar.gz 2021-06-09 11:20 145K  [   ] SeuratObject_4.0.3.tar.gz 2021-11-10 23:20 148K  [   ] SeuratObject_4.0.4.tar.gz 2021-11-23 21:00 149K  [   ] SeuratObject_4.1.0.tar.gz 2022-05-01 16:40 184K  [   ] SeuratObject_4.1.1.tar.gz 2022-08-29 21:50 190K  [   ] SeuratObject_4.1.2.tar.gz 2022-09-20 18:30 190K  [   ] SeuratObject_4.1.3.tar.gz 2022-11-07 19:50 185K  [   ] SeuratObject_4.1.4.tar.gz 2023-09-27 00:30 186K  

最初卸载你默许装配的V5版块的SeuratObject 和Seurat

记取：卸载之前一定要重启你的r谈话八成rstudio，八成保证你确刻下环境下莫得加载SeuratObject 和Seurat。

然后就不错简便的使用代码去卸载你默许装配的V5版块的SeuratObject 和Seurat：

remove.packages(“SeuratObject”)remove.packages(“Seurat”)

若是你有rstudio软件，软件开发公司也不错在界面我方操作鼠标去卸载两个包。

然后装配旧版块的SeuratObject 和Seurat装配旧版块的SeuratObject 和Seurat需要最初拿到网页鸠集地址，然后从网页装配

# 4 download from URLpackageurl <- "https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/SeuratObject/SeuratObject_4.1.4.tar.gz" install.packages(packageurl, repos=NULL, type="source")packageurl <- "https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/Seurat/Seurat_4.4.0.tar.gz" install.packages(packageurl, repos=NULL, type="source")

上头的代码一定要记取规章哦，况且， 若是他们装配的过程中有依赖包的缺失，就需要我方主动先装配那些缺失的包哈！

现在莫得看到一定要用最新版Seurat的情理

蓝本呢认为这个  pseudobulking (AggregateExpression())  是最新版才有的，详见：https://satijalab.org/seurat/articles/de_vignette

实验上，我之前也共享了：单细胞层面的抒发量各异分析到底奈何作念，提到了pseudobulks武艺，况且给出来了多种代码扫尾花式，详见：单细胞各异分析之pseudobulk的3种扫尾武艺

若是你确乎感兴味，也宽饶读一下官方文档：https://satijalab.org/seurat/articles/essential_commands

咱们就不代劳了联系我们，要否则到时期民众又月旦咱们是github文档翻译器。。。。

Standard Seurat workflowSeurat Object Data AccessCell, feature, and layer namesIdentity class labelsCell metadataExpression data (stored as layers in Seurat v5)Dimensional reductionsFetchDataSubsetting and mergingSubset Seurat objectsSplit layersSplit objectsMerge objects (without integration)Merge objects (with integration)Pseudobulk analysisVisualization in SeuratMulti-Assay FeaturesAdditional resources 本站仅提供存储干事，悉数内容均由用户发布，如发现存害或侵权内容，请点击举报。

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