单细胞seurat流程中，怎么提取某种基因在各个群中的表达矩阵

在Seurat中，可以使用函数`FindMarkers()`来寻找不同群组之间具有显著差异表达的基因。该函数会返回每个群组中每个基因的平均表达量和表达差异的p值等信息。你可以使用该函数来获取某个基因在不同群组中的表达矩阵。

具体步骤如下：

1. 从Seurat对象中提取每个群组的细胞簇ID，可以使用`Idents()`函数获取。

2. 对于每个群组，使用`FindMarkers()`函数查找具有显著差异表达的基因。在函数调用中，设置参数`test.use = 'roc'`来使用ROC曲线分析结果，设置参数`only.pos = TRUE`来仅寻找表达上调的基因。

3. 对于每个基因，将其在不同群组中的表达水平提取出来，可以使用`DoHeatmap()`函数来进行可视化，或者使用`FetchData()`函数从Seurat对象的`@markers`属性中提取数据。

举个例子，假设你想获取基因"CD8A"在Seurat对象"pbmc"的不同群组中的表达矩阵，代码如下：

# 从Seurat对象中提取每个群组ID
idents <- Idents(pbmc)
groups <- levels(idents)

# 查找具有显著差异表达的基因
markers <- lapply(groups, function(group) {
  FindMarkers(pbmc, ident.1 = group, test.use = 'roc', only.pos = TRUE)
})

# 提取基因"CD8A"在各个群组中的表达数据
cd8a_data <- lapply(markers, function(markers) {
  cd8a_marker <- markers[markers$gene == 'CD8A', ]
  cd8a_expr <- FetchData(pbmc@markers, vars = cd8a_marker$gene)
  cd8a_expr
})

# 将表达数据合并成矩阵
cd8a_matrix <- do.call(cbind, cd8a_data)
colnames(cd8a_matrix) <- groups

这样，你就可以得到基因"CD8A"在不同群组中的表达矩阵`cd8a_matrix`了。