格式2.1：直接提供表达矩阵，使用seurat读取对于GSE104154这个数据集，比较费工夫，需要duplicated去重

在Seurat中，处理像GSE104154这样的基因表达数据集通常涉及几个步骤。如果你有原始的矩阵文件，格式2.1直接提供数据可能会比较繁琐，特别是如果矩阵包含重复样本。首先，你需要确保数据已经预处理过，包括去除可能的低质量细胞、归一化基因表达值等。

以下是使用Seurat读取并处理这种数据的基本流程：

1. **读取数据**：使用`read.table()`或`read.csv()`等函数读取CSV或TXT格式的矩阵文件，注意检查是否存在缺失值或异常值。

data_matrix <- read.table("your_matrix_file.txt", header=TRUE, row.names="CellID")

2. **去重处理**：使用`duplicated()`函数找出重复的行，并通过`unique()`或`subset()`去掉重复样本。

data_matrix <- unique(data_matrix[!duplicated(data_matrix$CellID), ])

3. **转换成Seurat对象**：将数据转换为Seurat的对象，这一步会自动创建索引和计算一些基本统计信息。

library(Seurat)
my_seurat <- CreateSeuratObject(counts = data_matrix, project = "GSE104154")

4. **进一步分析**：对数据进行标准化（如规模调整、PCA等）、分群（如找寻生物标志物、聚类等），以及可视化等操作。

NormalizeData(my_seurat)
FindVariableFeatures(my_seurat)
dimReduce(my_seurat, reduction = "pca")
cluster_solution <- FindClusters(my_seurat, resolution = 0.6)