单细胞数据分辨率的确定

关于单细胞分群的分辨率，比较常见的方法是使用clustree，在读人类DCM和HCM的单核细胞profiling的时候，看到作者做亚群细分是通过auc确定的分辨率。

请教了@追风少年i 之后发现这个使用Seurat就可以实现。

FindAllMarkers和FindMarkers默认使用的test都是"wilcox"，也可以使用"roc"

用pbmc3k的数据集试一下

pbmc <- readRDS("pbmc.rds")
pbmc <- FindClusters(pbmc,resolution =seq(0.1,2,0.1))
colnames(pbmc@meta.data)
Idents(pbmc) <- "RNA_snn_res.2"
all.markers <- FindAllMarkers(object = pbmc,test.use='roc')
View(all.markers)

第一列的myAUC值就是这个基因对该cluster和其他cluster区分度的AUC值

查看一下最小分辨率的每个基因的AUC值

Idents(pbmc) <- "RNA_snn_res.2"
all.markers <- FindAllMarkers(object = pbmc,test.use='roc')
auc <- filter(all.markers,myAUC>=0.6)%>%group_by(cluster)%>%summarise(count=n())
## A tibble: 16 × 2
#   cluster count
#   <fct>   <int>
# 1 0          37
# 2 1          31
# 3 2           6
# 4 3           5
# 5 4          49
# 6 5          39
# 7 6         115
# 8 7         147
# 9 8          61
#10 9          16
#11 10         27
#12 11          2
#13 12         99
#14 13        111
#15 14         18
#16 15        140

可以看到cluster11有2个marker基因>0.6。按照上面那篇文章的标准的话，分辨率就可以继续调大。

这个方法，仅供参考吧。