SingleCellExperiment对象

对单细胞数据常用的数据结构SingleCellExperiment(简称SCE)进行学习，了解数据存储结构等。主要参考：Bioconductor中的教程
 理解scRNA常用数据结构

SCE对象特点：行为基因，列为细胞，同时还存储降维信息等。
对象数据结构
不同的创建方式

# 创建SCE对象
library(SingleCellExperiment)
counts <- matrix(rpois(100, lambda = 10), ncol=10, nrow=10) # 输入文件为原始表达矩阵
sce <- SingleCellExperiment(counts)
sce
# 专门针对metadata进行设定
pretend.cell.labels <- sample(letters, ncol(counts), replace=TRUE)
pretend.gene.lengths <- sample(10000, nrow(counts))
sce <- SingleCellExperiment(list(counts=counts),
    colData=DataFrame(label=pretend.cell.labels),
    rowData=DataFrame(length=pretend.gene.lengths),
    metadata=list(study="GSE111111")
)
sce
# SCE对象是基于SummarizedExperiment对象而来
se <- SummarizedExperiment(list(counts=counts))
as(se, "SingleCellExperiment")

对象中数据提取

# 简单的提取
colData(sce)
rowData(sce)
counts(sce)
# 如果想提取出size facotr
colData(sce,internal = T)
# 如果想提取出spike-in
rowData(sce,internal = T)

SCE对象的核心在于assays,这是一个列表，其中包含了许多表达数据，例如原始数据count或者其他标准化处理过的数据。

单细胞数据存储对象

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