Seurat 是一个广泛用于单细胞转录组数据分析的开源工。Seurat 旨在处理和分析大规模单细胞RNA测序数据，以揭示细胞亚群、差异表达基因和细胞状态的信息。其核心原理包括数据预处理、细胞聚类、细胞类型识别和基因表达分析等步骤。在数据预处理中，Seurat 对原始测序数据进行质量控制、归一化和特征选择，以消除噪声和数据间的批次效应。细胞聚类阶段通过降维技术如PCA和t-SNE来在二维或三维空间中可视化细胞，有助于发现细胞亚群。Seurat 还支持基于基因表达模式的细胞类型标注，通过参考数据库进行自动或半自动的细胞类型识别。差异表达分析则帮助发现在不同细胞群之间的重要基因差异。