在R编程环节有所限制未必不是好事

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在前面的笔记中： 扎克伯格背刺基于R语言的Seurat单细胞生态 我提到了这个 CELLxGENE 在线平台 ，它上面有很多单细胞数据集，而且大部分提供了 .h5ad 格式文件，里面有单细胞表达量矩阵。但有一些却没有对应的Seurat体系的文件，比如：https://cellxgene.cziscience.com/collections/4796c91c-9d8f-4692-be43-347b1727f9d8 是 929,686 cells derived from 156 fresh clinical samples obtained from 41 HGSOC patients ，我们可以很容易的根据前面的笔记中： 扎克伯格背刺基于R语言的Seurat单细胞生态 进行python单细胞处理： import  scipy.sparse  as  sparse import  scipy.io  as  sio import  scipy.stats  as  stats import  numpy  as  np import  scanpy  as  sc import  os all_data=sc.read_h5ad( "./fdff1375-aafc-48ef-b5b1-b1ff8466d92c.h5ad" ) cellinfo=all_data.obs geneinfo=all_data.var #mtx=all_data.X.T  raw_data = all_data.raw.X mtx = raw_data.T cellinfo.to_csv( "cellinfo.cs ………………………………