软件测评：百万级单细胞数据的Anndata和Seurat对象互转

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这里做一个勘误，dior包并不提供Seurat转为h5ad的转换方法，但dior包可以将seurat转为h5文件然后用python读取，但是dior包的seurat转为h5非常慢：dior::seurat_write_h5(seurat.data,file='./Outdata/scdata.h5',object.type = 'seurat') 因此，旧文文末给的代码实际是我总结的最佳读取和转存策略，也就是组合不同的R包，达到最快的读和存的目的，总结来说：用dior包快速读h5ad为seurat，用sceasy包将seurat快速转为h5ad文件。 虽然旧文的小错误不影响代码的运行，但是仍给读者带来了一些误解，在此非常抱歉！ 更新后的版本如下： 随着单细胞相关研究成果的井喷式爆发，单细胞领域已进入百万级甚至千万级细胞量的时代。因此有不少R语言党（包括我）开始学习Python，使用Scanpy流程。但是，由于习惯了Seurat流程，有些时候需要把Anndata对象的单细胞数据转为Seurat对象，然后使用R语言进行 ………………………………