最新版V3文档：https://satijalab.org/seurat/vignettes.html
不要再用V2的版本了，V3已经涵盖了V2所有的功能。
最新版3.0已经发布了，有重大更新，以前的许多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
最大的更新就是多数据集的整合，还有就是不同平台数据的整合。
- Improved and expanded methods for single-cell integration
- Improved methods for normalization.
- An efficiently restructured Seurat object, with an emphasis on multi-modal data.
说说我的对新版的体验：
1. 精简了流程，删除了没必要的细节。
从raw count数据，到seurat对象，到过滤，整合，聚类，只需要短短不过十行命令。
2. 数据结构改了，之前的对象都找不到了，得适应新的数据结构。
先看下这篇教程：Tutorial: Integrating stimulated vs. control PBMC datasets to learn cell-type specific responses
这篇教程的主要目的是整合两组不同的数据，比如case-control的样本。