在单细胞数据中，整合方法是我们用到的最常用的算法，至于函数当然是FindIntegrationAnchors，但是其中有些内容我们需要深入了解一下，
在这里我们就需要来弄明白整合的一个分析原理。
首先第一步：找anchor
我们在做整合分析的时候，对每个seurat对象都进行了Normalize和FindVariableFeatures，而找到的高变基因就是我们寻找anthor的基础。（默认是2000），当然每个样本找到的高变基因不完全相同，也可以人为指定。对于多个样本的整合，也是重复两个样本的整合，就是对两个的高变基因取交集，进行anthor的查找。（anchor也就是MNN）。
对于anchor寻找的原理，以下图为例：
蓝点表示一个样本的细胞，红点表示另外一个样本的细胞，在查找的过程中，蓝点细胞去寻找红点样本中的k个邻居（Seurat里面默认是5），而红点细胞取寻找蓝点样本中的k个邻居，如果此时有双向邻居，则定义为一个anchor（锚点）。这样在数据集中会找到很多的anchor。
第二步：过滤不可靠的anchor。
不是所有的anthor都可以拿来用的。
在过滤阶段，过滤条件需要放宽，也不要求必须是双向邻居，单向邻居就够了（k.filter: How many neighbors (k) to use when filtering anchors）。这里默认参数是200。200个邻居内所有的anthor都会保留，确定可靠的邻居对。
第三步：量化邻居对的可靠程度，采用的是共享邻居的比例。参数是30
说到这里，相信大家都知道了数据整合的最根本原理，由此也知道了control和疾病的样本整合，为什么Seurat会有过拟合的结果。
另外我们来关注一下另外一个函数FindTransferAnchors
这个函数有助于我们做细胞定义、单细胞与空间转录组数据的整合。原理与上面讲到的一致。也是寻找anchors,如下图。
也就是说，我们利用该方法，利用一个定义好的细胞集，通过该函数可以找到相关的anchors，从而识别可能的细胞类型，Seurat在做单细胞和空间的联合分析的时候用到了该方法。但是要注意两点：
（1）单细胞数据和空间数据必须是匹配的
（2）随便找一个单细胞数据都可以得到结果，但没什么用，对应的结果才是正确的。
细胞类型的预测
有了已知的anchors，有一个待预测的cell或者空间spot，我们可以计算出该spot归属于每个anchors的概率，按照细胞类型为单位进行累加，就可以计算出该细胞或者spot属于某种细胞的概率值，概率值加和等于1，具体算法如下：
Seurat实现方法：
FindTransferAnchors和TransferData，大家可以多了解一下，真正对单细胞分析成竹在胸。预测结果有如下的表格：
从而实现细胞类型的空间分布：
