单细胞拟时序分析新思路-根据RNA velocity计算进化时序

以10X Genomics为例介绍RNA velocity拟时序的使用流程。优势：不依赖于已知的发育信息，应用范围更广。

补充：本地安装的时候出现了报错，R版本为4.2，linux版本为Ubuntu20。

/usr/bin/ld: cannot find -lboost_filesystem

/usr/bin/ld: cannot find -lboost_system

collect2: error: ld returned 1 exit status

make: *** [/usr/share/R/share/make/shlib.mk:10: velocyto.R.so] Error 1

ERROR: compilation failed for package ‘velocyto.R’

这是官网提示：You need to have boost (e.g. sudo apt-get install libboost-dev) and openmp libraries installed.但是只安装libboost-dev是不够的，还需要运行以下两个命令：

sudo apt-get install libboost-filesystem-dev

sudo apt-get install libboost-system-dev

1. 安装：pip3 install velocyto

2. 根据bam文件内容计算RNA剪接情况。这里用到的生物学原理是，在细胞内转录动力学的层次，RNA剪接率越高，说明细胞分化越趋向于成熟方向。示例代码：

velocyto run10x -m repeat_msk.gtf --samtools-threads 4 /home/wangrj/wangrj/wangrj/MOUSE_SEPHIN1_RESULTS/Exp/TS1d15V5_output/ /data1/database/refdata-cellranger-mm10-1.2.0/genes/genes.gtf

其中，repeat_msk.gtf来源于UCSC，链接：

https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables?hgsid=611454127_NtvlaW6xBSIRYJEBI0iRDEWisITa&clade=mammal&org=Mouse&db=mm10&hgta_group=allTracks&hgta_track=rmsk&hgta_table=0&hgta_regionType=genome&position=chr12%3A56694976-56714605&hgta_outputType=primaryTable&hgta_outputType=gff&hgta_outFileName=mm10_rmsk.gtf

genes.gtf为cellranger比对时使用的gtf版本。

samtools-threads的数字根据服务器性能设置。这里不设置可能会导致后续运行时报错。

本步骤完成后，可以得到一个包含了RNA剪接信息的loom文件。

3. velocyto+Seurat的分析

出来velocyto.R和Seurat外，还需要安装SeuratWrappers。安装方法：

install.packages("remotes")

remotes::install_github("satijalab/seurat-wrappers")

library(dplyr)

library(Seurat)

library(SeuratWrappers)

library(velocyto.R)

3. scVelo分析剪接动力学

scVelo是python平台上的一个分析软件。安装方法：pip3 install -U scvelo