單細胞分析經常用到Seurat包，整個分析過程中的中間結果都在一個Seurat對象中存儲。常需要從里面提取對應數據進行后續分析，有時會用$，有時會用@，怎么選擇呢？

str函數是我們的好幫手，清晰展示對象層級結構和索引方式，如下，對應名字前出現@則用@索引（比如pbmc@assays）,有$則用$索引(如pbmc@assays$RNA)。

>str(pbmc) Formal class 'Seurat' [package "Seurat"] with 12 slots..@ assays :List of 1.. ..$ RNA:Formal class 'Assay' [package "Seurat"] with 7 slots.. .. .. ..@ counts :Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots.. .. .. .. .. ..@ i : int [1:2282976] 29 73 80 148 163 184 186 227 229 230 ..... .. .. .. .. ..@ p : int [1:2701] 0 779 2131 3260 4220 4741 5522 6304 7094 7626 ..... .. .. .. .. ..@ Dim : int [1:2] 13714 2700.. .. .. .. .. ..@ Dimnames:List of 2.. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:13714] "AL627309.1" "AP006222.2" "RP11-206L10.2" "RP11-206L10.9" ..... .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:2700] "AAACATACAACCAC" "AAACATTGAGCTAC" "AAACATTGATCAGC" "AAACCGTGCTTCCG" ..... .. .. .. .. ..@ x : num [1:2282976] 1 1 2 1 1 1 1 41 1 1 ..... .. .. .. .. ..@ factors : list().. .. .. ..@ data :Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots.. .. .. .. .. ..@ i : int [1:2282976] 29 73 80 148 163 184 186 227 229 230 ..... .. .. .. .. ..@ p : int [1:2701] 0 779 2131 3260 4220 4741 5522 6304 7094 7626 ..... .. .. .. .. ..@ Dim : int [1:2] 13714 2700.. .. .. .. .. ..@ Dimnames:List of 2.. .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:13714] "AL627309.1" "AP006222.2" "RP11-206L10.2" "RP11-206L10.9" ..... .. .. .. .. .. ..$ : chr [1:2700] "AAACATACAACCAC" "AAACATTGAGCTAC" "AAACATTGATCAGC" "AAACCGTGCTTCCG" ..... .. .. .. .. ..@ x : num [1:2282976] 1 1 2 1 1 1 1 41 1 1 ..... .. .. .. .. ..@ factors : list().. .. .. ..@ scale.data : num[0 , 0 ].. .. .. ..@ key : chr "rna_".. .. .. ..@ var.features : logi(0).. .. .. ..@ meta.features:'data.frame': 13714 obs. of 0 variables.. .. .. ..@ misc : NULL..@ meta.data :'data.frame': 2700 obs. of 7 variables:.. ..$ orig.ident : Factor w/ 1 level "YSX": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ..... ..$ nCount_RNA : num [1:2700] 2419 4903 3147 2639 980 ..... ..$ nFeature_RNA: int [1:2700] 779 1352 1129 960 521 781 782 790 532 550 ..... ..$ phases : Factor w/ 3 levels "G1","G2M","S": 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 ..... ..$ G1 : num [1:2700] 0.988 0.568 0.999 0.941 0.432 0.966 0.997 0.95 0.703 0.993 ..... ..$ S : num [1:2700] 0.216 0.692 0.415 0.091 0.302 0.082 0.034 0.175 0.167 0.004 ..... ..$ G2M : num [1:2700] 0.002 0.055 0.001 0.079 0.227 0.055 0.274 0.301 0.273 0.333 .....@ active.assay: chr "RNA"..@ active.ident: Factor w/ 1 level "YSX": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 .....@ project.name: chr "YSX"

具體操作如下：

# 查看metadata文件列信息 > colnames(pbmc@meta.data) [1] "orig.ident" "nCount_RNA" "nFeature_RNA" "phases" "G1" "S" "G2M"# 查看部分基因在部分細胞的原始reads counts > pbmc@assays$RNA@counts[11:14,1:30] Assay data with 13714 features for 2700 cells First 10 features:AL627309.1, AP006222.2, RP11-206L10.2, RP11-206L10.9, LINC00115, NOC2L, KLHL17, PLEKHN1, RP11-54O7.17, HES4

那么$和@，到底是什么？有什么區別呢？

首先這兩個符號最大的區別在于：它們是兩個不同的面向對象系統的提取變量的符號。S3對象通常是列表，使用$索引；S4對象的不同slot使用@索引。

那什么是S3、S4呢？

要想知道S3、S4，首先得了解一下面向對象編程(object-oriented programming)，它是一種編程范式，它將對象作為程序的基本單元, 將程序和數據封裝 (encapsulate) 其中, 以提高軟件的重用性, 靈活性和擴展性。

R語言中現有的S3類、S4類、以及R6類等都可以實現面向對象的編程范式。

與S3不同，S4有更正式的定義和創建對象的統一方法。

如何定義S4類？
S4類使用setClass()函數來定義
用R的術語來說，成員變量被稱為屬性。當定義一個類時，我們需要設置類的名字和成員變量（以及成員變量的屬性）。每個成員變量也會稱為一個slot。

例子一：定義S4類

setClass("student", slots=list(name="character", age="numeric", GPA="numeric"))

在上面的例子中，我們定義了一個名為student的新類，它有三個slot，分別是name (字符型), age 和 GPA (數值型)。

如何創建S4對象？
S4類使用new()函數來定義
例子二：創建S4對象

# create an object using new() # provide the class name and value for slots s <- new("student",name="John", age=21, GPA=3.5) s An object of class "student" Slot "name": [1] "John" Slot "age": [1] 21 Slot "GPA": [1] 3.5

函數setClass()返回一個生成器函數。

這個生成器函數（通常與類同名）可用于創建新對象，它充當構造器。

student <- setClass(“student”, slots=list(name=“character”, age=“numeric”, GPA=“numeric”))
student
class generator function for class “student” from package ‘.GlobalEnv’
function (…)
new(“student”, …)
現在我們可以用構造函數創建新對象。

例子三：用構造函數創建S4對象

> student(name="John", age=21, GPA=3.5) An object of class "student" Slot "name": [1] "John" Slot "age": [1] 21 Slot "GPA": [1] 3.5

如何訪問和修改屬性？
正如使用$訪問list表的組件一樣，使用@訪問對象的屬性。

訪問屬性

s@name [1] "John" s@GPA [1] 3.5 s@age [1] 21

直接修改屬性
可以通過直接賦值修改屬性

# modify GPA s@GPA <- 3.7 s An object of class "student" Slot "name": [1] "John" Slot "age": [1] 21 Slot "GPA": [1] 3.7

用slot()函數修改屬性

> slot(s,"name") [1] "John" > slot(s,"name") <- "Paul" > s An object of class "student" Slot "name": [1] "Paul" Slot "age": [1] 21 Slot "GPA": [1] 3.7

方法和泛型函數
與S3類一樣，S4類的方法也屬于泛型函數，而不是類本身。使用S4泛型與S3泛型非常相似。

可以使用showMethods()函數列出所有可用的S4通用函數和方法。

例子四：列出所有泛型函數

> showMethods() Function: - (package base) Function: != (package base) ... Function: trigamma (package base) Function: trunc (package base)

在交互模式中輸入對象名稱將會輸出它，用S4通用函數show()來達到同樣效果。

您可以在上面的列表中看到這個函數，這個函數類似于S3 print()函數。

例子五：判斷一個函數是否是泛型函數。

> isS4(print) [1] FALSE > isS4(show) [1] TRUE

我們可以使用showMethods(show)列出show泛型函數所有的方法。

例子六：列出泛型函數的所有方法。

> showMethods(show) Function: show (package methods) object="ANY" object="classGeneratorFunction" ... object="standardGeneric" (inherited from: object="genericFunction") object="traceable"

如何去寫你自己的方法？
我們可以使用setMethod()幫助函數寫自己的方法。

例如，我們可以實現show()泛型的類方法，如下所示。

setMethod("show", "student", function(object) { cat(object@name, "\n") cat(object@age, "years old\n") cat("GPA:", object@GPA, "\n") } )

現在，如果我們像以前一樣以交互模式寫出對象的名稱，就會執行上面的代碼。

參考來源

https://www.datamentor.io/r-programming/s4-class/

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的R变量索引 - 什么时候使用 @或$的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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