现在10x已经是单细胞转录组领域商业首选，单个样本的结果很难满足大家的胃口，所以一次性做多个样本就成为了主流，让我们来看看多个样本数据如何整合吧。
比如发表在 Nat Med. 2018 Aug; 题目是：Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment. 共选取5例病人的共19个样本，通过10×genomics单细胞转录组测序探索基质细胞的亚群分类、基因功能（信号通路）、关键marker基因和临床预后。
这里首选seurat的v3.0版本使用方法；https://satijalab.org/seurat/v3.0/merge_vignette.html
如果是2.4版本，稍微有点区别：https://satijalab.org/seurat/v2.4/merge_vignette.html

文章方法描述

多种聚类方法整合