最新版V3文檔：https://satijalab.org/seurat/vignettes.html
不要再用V2的版本了，V3已經涵蓋了V2所有的功能。
最新版3.0已經發布了，有重大更新，以前的許多API也不支持了。
April 16, 2019 Version 3.0 released
November 2, 2018 Version 3.0 alpha released
Preprint published describing new methods for identifying ‘anchors’ across single-cell datasets
最大的更新就是多數據集的整合，還有就是不同平台數據的整合。
- Improved and expanded methods for single-cell integration
- Improved methods for normalization.
- An efficiently restructured Seurat object, with an emphasis on multi-modal data.
說說我的對新版的體驗：
1. 精簡了流程，刪除了沒必要的細節。
從raw count數據，到seurat對象，到過濾，整合，聚類，只需要短短不過十行命令。
2. 數據結構改了，之前的對象都找不到了，得適應新的數據結構。
先看下這篇教程：Tutorial: Integrating stimulated vs. control PBMC datasets to learn cell-type specific responses
這篇教程的主要目的是整合兩組不同的數據，比如case-control的樣本。