library(COSG)
library(harmony)

library(ggsci)
library(dplyr) 
library(future)
library(Seurat)
library(clustree)
library(cowplot)
library(data.table)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(patchwork)
library(stringr)

##стандартный формат 10X
#Особой разницы в чтении данных V4 и V5 одного образца нет
#липкий
samples=list.files("./GSE212975/")
samples
dir <- file.path('./GSE212975/',samples)
names(dir) <- samples
#readданныеcreateSeuratобъект
counts <- Read10X(data.dir = dir)

sce.all = CreateSeuratObject(counts,
                             min.cells = 5,
                             min.features = 300 )

dim(sce.all)   #Просмотр количества генов и общего количества клеток
as.data.frame(sce.all@assays$RNA$counts[1:10, 1:2])
table(sce.all@meta.data$orig.ident)  #Просмотр количества клеток в каждом образце
head(sce.all@meta.data)

#Загружаем необходимые пакеты R
library(hdf5r)
library(stringr)
library(data.table)

#Установить путь к файлу
dir='./GSE159115_RAW/' 
samples=list.files( dir )
samples

#читатьформат файл h5
sceList = lapply(samples,function(pro){ 
  print(pro) 
  counts =  Read10X_h5( file.path(dir,pro))
  return(counts)
})

#Измените имена столбцов, чтобы сделать штрих-коды конкретными
samples<-str_split(samples,"_",simplify = T)[,1]
for (i in 1:length(sceList)) {
  col<-colnames(sceList[[i]])
  colnames(sceList[[i]])<-paste0(samples[i],"_",col)
}

#данные Интегрировано для создания seuratобъектов
merge <- do.call(cbind,sceList)

sce =CreateSeuratObject(counts = merge ,
                        min.cells = 5,
                        min.features = 300 )

#Просмотр структуры объекта
sce
as.data.frame(sce@assays$RNA$counts[1:10, 1:2])
head(sce@meta.data, 10)
table(sce@meta.data$orig.ident)

dir='./GSE167297/' 
samples=list.files( dir ,pattern = 'gz')
samples 
library(data.table)

#Сначала прочтите матрицу
ctList = lapply(samples,function(pro){ 
  # pro=samples[1] 
  print(pro)
  ct=fread(file.path( dir ,pro),data.table = F)
  ct[1:4,1:4]
  rownames(ct)=ct[,1]
  colnames(ct) = paste(gsub('_CountMatrix.txt.gz','',pro),
                       colnames(ct) ,sep = '_')
  ct=ct[,-1] 
  return(ct)
})

#Интегрируем данные в один большой список
lapply(ctList, dim)
tmp =table(unlist(lapply(ctList, rownames)))
cg = names(tmp)[tmp==length(samples)]
bigct = do.call(cbind,
                lapply(ctList,function(ct){ 
                  ct = ct[cg,] 
                  return(ct)
                }))
dim(bigct)
#создать объект безопасности
sce.all=CreateSeuratObject(counts =  bigct, 
                           min.cells = 5,
                           min.features = 300)

sce.all
as.data.frame(sce.all@assays$RNA$counts[1:10, 1:2])
head(sce.all@meta.data, 10)
table(sce.all@meta.data$orig.ident) 

library(data.table)
dir='./GSE129516_RAW/' 
samples=list.files( dir )
samples

sceList = lapply(samples,function(pro){ 
  # pro=samples[1] 
  print(pro) 
  ct=fread( file.path(dir,pro),data.table = F)
  ct[1:4,1:4]
  ct[nrow(ct),1:4]
  rownames(ct)=ct[,1]
  colnames(ct) = paste(gsub('_filtered_gene_bc_matrices.csv.gz','',pro),
                       colnames(ct) ,sep = '_')
  ct=ct[,-1]
  ct[1:4,1:4]
  
  return(ct)
})

lapply(sceList, dim)
tmp =table(unlist(lapply(sceList, rownames)))
cg = names(tmp)[tmp==length(samples)]

bigct = do.call(cbind,
                lapply(sceList,function(ct){ 
                  ct = ct[cg,] 
                  return(ct)
                }))

dim(bigct)
#создать объект безопасности
sce.all=CreateSeuratObject(counts =  sceList, 
                           min.cells = 5,
                           min.features = 300)

sce.all
as.data.frame(sce.all@assays$RNA$counts[1:10, 1:2])
head(sce.all@meta.data, 10)
table(sce.all@meta.data$orig.ident) 

#Загружаем необходимые пакеты R
library(data.table)
library(Matrix)

#Прочитайте три файла в соответствии с соответствующими форматами.
mtx=readMM( "./GSE184708/GSE184708_raw_counts_gonad_all_samples_XX_XY_E10_to_E16.mtx.gz" )
mtx[1:4,1:4]
dim(mtx)

cl=fread( "./GSE184708/GSE184708_mayere_barcodes.tsv.gz" ,
          header = F,data.table = F )
head(cl)

rl=fread( "./GSE184708/GSE184708_mayere_genes.tsv.gz" ,
          header = F,data.table = F )
head(rl) 

#Интегрировать информацию матрицы
colnames(mtx)=cl$V1
rownames(mtx)=rl$V1

#создать объект безопасности
sce.all=CreateSeuratObject(counts = mtx ,
                           project = 'mouse',
                           min.cells = 5,
                           min.features = 300 )

#Группа
as.data.frame(sce.all@assays$RNA$counts[1:10, 1:2])
head(sce.all@meta.data, 10)
table(sce.all$orig.ident)
library(stringr)
phe=str_split(rownames(sce.all@meta.data),'_',simplify = T)
head(phe)
table(phe[,2])
sce.all$group=phe[,2]
table(phe[,3])
sce.all$sex=phe[,3]
table(phe[,1])