SOMA objects overview

In this notebook, we’ll go through the various SOMA classes provided by the tiledbsoma package.

library(tiledbsoma)

Example data

Extract the bundled SOMAExperiment containing a subsetted version of the 10X genomics PBMC dataset provided by SeuratObject. This will return a file path for the extracted dataset.

uri <- extract_dataset("soma-exp-pbmc-small")
uri
#> [1] "/tmp/Rtmph6v0ux/soma-exp-pbmc-small"

`SOMAExperiment`

The SOMAExperiment class represents the top-level container for experiments that include one or more measurements across set of observations (e.g., cells or biospecimens). It always contains at least two objects:

obs: A SOMADataFrame containing primary annotations on the observations.
ms: A SOMACollection of the individual measurements (i.e., modalities).

Open the SOMAExperiment using its file path and inspect the object:

experiment <- SOMAExperimentOpen(uri)
experiment
#> <SOMAExperiment>
#>   uri: /tmp/Rtmph6v0ux/soma-exp-pbmc-small

Note that opening a SOMAExperiment (or any SOMA object) only returns a pointer to the object on disk. No data is actually read into memory until it’s requested. This is important as the full experiment may be too large to fit in memory.

Each of the pre-defined fields within the experiment can be accessed using the $ operator. For example, to access the ms field:

experiment$ms
#> <SOMACollection>
#>   uri: file:///tmp/Rtmph6v0ux/soma-exp-pbmc-small/ms

This returns the SOMACollection of measurements. We’ll take a closer look at this later.

To access the obs field containing the observation annotations:

experiment$obs
#> <SOMADataFrame>
#>   uri: file:///tmp/Rtmph6v0ux/soma-exp-pbmc-small/obs 
#>   dimensions: soma_joinid 
#>   attributes: orig.ident, nCount_RNA, nFeature_RNA, RNA_snn_res.0.8, letter.idents, groups,...

`SOMADataFrame`

The obs field contains a SOMADataFrame, which is a multi-column table with a user-defined schema. The schema is expressed as an Arrow Schema, and defines the column names and value types.

As an example, let’s inspect the schema of obs:

experiment$obs$schema()
#> Schema
#> soma_joinid: int64 not null
#> orig.ident: string
#> nCount_RNA: double
#> nFeature_RNA: int32
#> RNA_snn_res.0.8: string
#> letter.idents: string
#> groups: string
#> RNA_snn_res.1: string
#> obs_id: string

Note that soma_joinid is a field that exists in every SOMADataFrame and acts as a join key for other objects in the dataset.

Again, when a SOMA object is accessed, only a pointer is returned and no data is read into memory. To load the data in memory, we call read()$concat(), which returns an Arrow Table and is easily converted to a data frame by appending $to_data_frame().

experiment$obs$read()$concat()
#> Table
#> 80 rows x 9 columns
#> $soma_joinid <int64 not null>
#> $orig.ident <large_string>
#> $nCount_RNA <double>
#> $nFeature_RNA <int32>
#> $RNA_snn_res.0.8 <large_string>
#> $letter.idents <large_string>
#> $groups <large_string>
#> $RNA_snn_res.1 <large_string>
#> $obs_id <large_string>

The amount of data that can be read at once is determined by the soma.init_buffer_bytes configuration parameter, which, by default, is set to 16MB for each column. If the requested data is larger than this value an error will be thrown.

If your system has more memory, you can increase this parameter to a larger value to read in more data at once. Alternatively, you can use the iterated reader, which retrieves data in chunks that are smaller than the soma.init_buffer_bytes parameter. The result of which is a list of Arrow Tables.

iterator <- experiment$obs$read()
iterator$read_next()
#> Table
#> 80 rows x 9 columns
#> $soma_joinid <int64 not null>
#> $orig.ident <large_string>
#> $nCount_RNA <double>
#> $nFeature_RNA <int32>
#> $RNA_snn_res.0.8 <large_string>
#> $letter.idents <large_string>
#> $groups <large_string>
#> $RNA_snn_res.1 <large_string>
#> $obs_id <large_string>

We can also select a subset of rows from the SOMADataFrame using the coords argument. This will retrieve only the required subset from disk to memory. In this example, we will select only the first 10 rows:

NOTE: The coords argument is 0-based.

experiment$obs$read(coords = 0:9)$concat()
#> Table
#> 10 rows x 9 columns
#> $soma_joinid <int64 not null>
#> $orig.ident <large_string>
#> $nCount_RNA <double>
#> $nFeature_RNA <int32>
#> $RNA_snn_res.0.8 <large_string>
#> $letter.idents <large_string>
#> $groups <large_string>
#> $RNA_snn_res.1 <large_string>
#> $obs_id <large_string>

As TileDB is a columnar format, we can also select a subset of the columns:

experiment$obs$read(0:9, column_names = c("obs_id", "nCount_RNA"))$concat()
#> Table
#> 10 rows x 2 columns
#> $obs_id <large_string>
#> $nCount_RNA <double>

Finally, we can use value_filter to retrieve a subset of rows that match a certain condition.

experiment$obs$read(value_filter = "nCount_RNA > 100")$concat()
#> Table
#> 62 rows x 9 columns
#> $soma_joinid <int64 not null>
#> $orig.ident <large_string>
#> $nCount_RNA <double>
#> $nFeature_RNA <int32>
#> $RNA_snn_res.0.8 <large_string>
#> $letter.idents <large_string>
#> $groups <large_string>
#> $RNA_snn_res.1 <large_string>
#> $obs_id <large_string>

And of course, you can combine all of these arguments together to get at only the data you need.

`SOMACollection`

A SOMACollection is a persistent container of named SOMA objects, stored as a mapping of string keys and SOMA object values. This is analogous to a named list in R.

The ms member of a SOMAExperiment is implemented as a SOMACollection. Let’s take a look:

experiment$ms
#> <SOMACollection>
#>   uri: file:///tmp/Rtmph6v0ux/soma-exp-pbmc-small/ms

In this case, we have one member: RNA, which is a SOMAMeasurement. A specific measurement can be accessed by name with the get() method:

experiment$ms$get("RNA")
#> <SOMAMeasurement>
#>   uri: file:///tmp/Rtmph6v0ux/soma-exp-pbmc-small/ms/RNA

`SOMAMeasurement`

A SOMAMeasurement is the unimodal container for a particular data type (in this case, RNA). It contains the following pre-defined fields:

var: A SOMADataFrame containing primary annotatinos on the variables (i.e., features or genes).
X: A SOMACollection of 2D matrices containing the feature measurements across the observations. Each matrix within X is referred to as a layer.
obsm/varm: A SOMACollection of 2D matrices containing derived results for the observations/features. Typically used to store dimensionality reduction results.
obsp/varp: A SOMACollection of 2D pairwise matrices containing derived results for the observations/features. Typically used to store graphs or other pairwise relationships.

SOMASparseNDArray

The matrix-like data structures contained within a SOMAMeasurement’s pre-defined fields are represented as SOMASparseNDArray objects.

A SOMASparseNDArray is a sparse, N-dimensional array, with offset (zero-based) integer indexing on each dimension, and a user-defined schema, which includes:

the element type, expressed as an Arrow type, indicating the type of data contained within the array, and
the shape of the array, i.e., the number of dimensions and the length of each dimension.

On disk, a sparse array encodes only the non-zero records. Elements that are not explicitly stored are assumed to be zeros.

Let’s take a look at the X data matrices within the RNA measurement:

X <- experiment$ms$get("RNA")$X
X
#> <SOMACollection>
#>   uri: file:///tmp/Rtmph6v0ux/soma-exp-pbmc-small/ms/RNA/X

This collection contains 3 layers corresponding to the raw, normalized, and scaled slots from the original Seurat object.

Any of these X layers can be accessed using get():

X_data <- X$get("data")
X_data
#> <SOMASparseNDArray>
#>   uri: file:///tmp/Rtmph6v0ux/soma-exp-pbmc-small/ms/RNA/X/data 
#>   dimensions: soma_dim_0, soma_dim_1 
#>   attributes: soma_data

This returns a SOMASparseNDArray. As we did before, we can inspect the array’s schema:

X_data$schema()
#> Schema
#> soma_dim_0: int64 not null
#> soma_dim_1: int64 not null
#> soma_data: double not null

We see there are two dimensions (soma_dim_0 and soma_dim_1) and the soma_data attribute is of type double.

Let’s look at the shape:

X_data$shape()
#> integer64
#> [1] 80  230

We can get the number of non-zero elements by calling nnz():

X_data$nnz()
#> [1] 4456

Let’s load the data as a sparse matrix into memory:

Note: We are reading the full matrix into memory and then subsetting it to the first 5 rows and 10 columns to truncate the output. This uses the zero-based underlying representation access but then accesses a one-based view as the sparse matrix functionality from package Matrix imposes this.

X_data$read()$sparse_matrix()$concat()[1:5, 1:10]
#> 5 x 10 sparse Matrix of class "dgTMatrix"
#>                                                     
#> [1,] . 4.968821 . .        . 4.968821 . . 6.062788 .
#> [2,] . .        . 4.776153 . .        . . 6.714813 .
#> [3,] . .        . .        . .        . . 7.143118 .
#> [4,] . .        . .        . .        . . 6.932079 .
#> [5,] . .        . 4.074201 . .        . . 5.161411 .

Similarly to SOMADataFrames, read() method we can define coordinates to slice obtain a subset of the matrix from disk:

X_data$read(coords = list(soma_dim_0 = 0:4, soma_dim_1 = 0:9))$sparse_matrix()$concat()
#> 80 x 230 sparse Matrix of class "dgTMatrix"
#>                                                                                
#>  [1,] . 4.968821 . .        . 4.968821 . . 6.062788 . . . . . . . . . . . . . .
#>  [2,] . .        . 4.776153 . .        . . 6.714813 . . . . . . . . . . . . . .
#>  [3,] . .        . .        . .        . . 7.143118 . . . . . . . . . . . . . .
#>  [4,] . .        . .        . .        . . 6.932079 . . . . . . . . . . . . . .
#>  [5,] . .        . 4.074201 . .        . . 5.161411 . . . . . . . . . . . . . .
#>  [6,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#>  [7,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#>  [8,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#>  [9,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [10,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [11,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [12,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [13,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [14,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [15,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [16,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [17,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [18,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [19,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [20,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [21,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [22,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [23,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [24,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [25,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [26,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [27,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [28,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [29,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [30,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [31,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [32,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [33,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [34,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [35,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [36,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [37,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [38,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [39,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [40,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [41,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [42,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [43,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [44,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [45,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [46,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [47,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [48,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [49,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [50,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [51,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [52,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [53,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [54,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [55,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [56,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [57,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [58,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [59,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [60,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [61,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [62,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [63,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [64,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [65,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [66,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [67,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [68,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [69,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [70,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [71,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [72,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [73,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [74,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [75,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [76,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [77,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [78,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [79,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
#> [80,] . .        . .        . .        . . .        . . . . . . . . . . . . . .
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#>  [1,] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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