本有解决标题中的两个问题

1.答案是修改不了，不如重新制作一个seurat对象。

试图使用rownames（obj）=featurenames是不成功的

记录 客户需求遇到一个问题：作者提供的rds文件行名为ensemble id，如何改成gene symbol。

作者提供的rds文件如下所示

同时发现，作者也提供了相对应的gene symbol

如果直接使用作者提供的rds文件画图的话

FeaturePlot(All.merge,features = "ENSG00000177613")

如何把行名改为gene symbol呢？

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去github发现，有人提供了一个RenameGenesSeurat函数

#https://github.com/satijalab/seurat/issues/757

#https://github.com/satijalab/seurat/issues/235

仔细阅读该函数，发现本质就是把counts@Dimnames[[1]] 和data@Dimnames[[1]] 还应该有scale.data@Dimnames[[1]] 的名字改为gennesymbol

这里我把scale.data@Dimnames[[1]]注释掉，是因为我这个rds文件中的scale.data为空值，否则会报错的

RenameGenesSeurat <- function(obj = ls.Seurat[[i]], newnames = HGNC.updated[[i]]$Suggested.Symbol) { # Replace gene names in different slots of a Seurat object. Run this before integration. Run this before integration. It only changes obj@assays$RNA@counts, @data and @scale.data.  print("Run this before integration. It only changes obj@assays$RNA@counts, @data and @scale.data.")  RNA <- obj@assays$RNA
  if (nrow(RNA) == length(newnames)) {    print("ensemble_id length=genesybol length")    if (length(RNA@counts)) RNA@counts@Dimnames[[1]]            <- newnames    if (length(RNA@data)) RNA@data@Dimnames[[1]]                <- newnames    # if (length(RNA@scale.data)) RNA@scale.data@Dimnames[[1]]    <- newnames  } else {"Unequal gene sets: nrow(RNA) != nrow(newnames)"}  obj@assays$RNA <- RNA  return(obj)}
subset_data=RenameGenesSeurat(obj = subset_data,          newnames = subset_data@assays$RNA@meta.features$feature_name)

这样的话就把gene symbol改成功了

但是

如果你运行FindMarkers或者findallmakers函数的话，还是会报错的。应该是因为FindMarkers运行时候，需要使用rownames，而我们的rownames此时在不同的slot中可能是不一样的。

所以呀

对于这种rds文件，开始先别改行名，全部用自带的ensemble id。可视化的时候再使用RenameGenesSeurat函数修改基因。

否则，会一直报错到怀疑人生。

其实，最好的办法，可能是把count提取出来，自己制作rds文件，这样就不会有各种报错啦。

在最开始的时候，就把可能报错的小火苗掐灭。

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FeaturePlot个性化需求，如何把所有阳性表达的spot放到图的前面

常规画图的话Seurat::FeaturePlot(object=All.merge, features="GAPDH", 
                    label = T,raster=FALSE,repel = T,
                    split.by = "group" )

ACTB好像齐一点？？？

所有阳性表达的spot放到图的前面，结果和方法如下，其实就是对细胞进行重新排个序

#https://github.com/satijalab/seurat/issues/757#https://github.com/satijalab/seurat/issues/235##################gene plot_bring the postitive dots to the fronts# First, the usual command to make the feature plots and return the ggplot2 objectsfp <- Seurat::FeaturePlot(object=All.merge, features="GAPDH",                           label = T,raster=FALSE,repel = T,                          split.by = "group" )fp[[1]]$data$GAPDH# Here, fp is a list of objects, one per feature plot
# Then, re-order the "data" dataframe in increasing order of gene expressionsfor (i in 1){  fp[[i]]$data <- fp[[i]]$data[order(fp[[i]]$data$GAPDH),]}fp
可以看到两个方法 视觉差异还是挺大的