参考链接：https://www.jianshu.com/p/50e289a694d2
seurat官网：https://satijalab.org/seurat/v3.1/conversion_vignette.html

前言：
单细胞数据格式目前有这么几大派：
Bioconductor主导的SingleCellExperiment数据格式：例如scran、scater、monocle（尽管它的对象不直接使用SingleCellExperiment，但灵感来源于SingleCellExperiment，并且操作也是类似的）
Seurat：SeuratObject格式
scanpy：AnnData格式
这么一来，很多分析流程就被固定在某个包中了，比如使用Seurat会一用到底，也不会去学习scater或其他R包了，但也许就错过了其他R包好用的一些功能

# install scater https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/scater.html
library(scater)
# install loomR from GitHub using the remotes package remotes::install_github(repo =
# 'mojaveazure/loomR', ref = 'develop')
library(loomR)
library(Seurat)
library(patchwork)

Seurat与singlecellexperiment相互转换

Seurat::as.SingleCellExperiment()
Seurat::as.Seurat()

Seurat与loom相互转换

处理大型数据遇到内存不足时，可以使用这个HDF5ArrayR包（类似的还有 bigmemory, matter），它会将底层数据做成HDF5格式，用硬盘空间来存储数据，必要时再调用一部分数据到内存。loom格式就是处理HDF5使用的

Seurat::as.loom()
#loom转seurat要先读取再转化
loom<-loomR::connect()
seurat<-Seurat::as.Seurat(loom)
#注意：如果是seurat v2，则自带了convert转化函数

Seurat与AnnData相互转化

Seurat::ReadH5AD()
#注：目前没有seurat转化为anndata的函数，但二者均可转化为loom，因此可以使用loom做为桥梁