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接上节（跟着Cell学单细胞转录组分析(二):单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建）。
构建完Seurat对象之后，我们还需对数据进行一些列的质控，参能进行降维聚类分析，QC对于后续的分析影响还是比较大的，所以要重视。
一般下游分析QC包含：
-
细胞基因检出数，低质量细胞基因检出数通常较低，双细胞或者同时捕获多个细胞会有很高的基因数。所以要去除低质量的，和过高的细胞。
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细胞检测出的分子数
-
线粒体基因比例，一般低质量细胞或者死细胞线粒体基因检出数很高。但是特殊情况特殊对待，有些细胞功能活跃，线粒体活跃，检出数自然也会很高。所以不能一刀切。
先计算下线粒体基因比例，用小提琴图展示指控前指标。
GM[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(GM,pattern = "^MT-")
BM[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(BM,pattern = "^MT-")
preQC_GM <- VlnPlot(GM, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt"),
ncol = 3,
group.by = "orig.ident",
pt.size = 0)
preQC_BM <- VlnPlot(BM, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt"),
ncol = 3,
group.by = "orig.ident",
pt.size = 0)
preQC_GM：
image.png
preQC_BM：
图片
接下来，按照《Cell》原文章中的标准进行质控。
GM <- subset(GM, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 5000 & percent.mt < 15)
BM <- subset(BM, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 5000 & percent.mt < 15)
postQC_GM <- VlnPlot(GM, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt"),
ncol = 3,
group.by = "orig.ident",
pt.size = 0)
postQC_BM <- VlnPlot(BM, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt"),
ncol = 3,
group.by = "orig.ident",
pt.size = 0)
postQC_GM：
图片
postQC_BM：
图片
文章中还对质控前后的细胞数进行了对比，这里不再演示，没啥意义。接下来就是将两个数据合并，去除批次效应，整合成一个seurat对象进行下游降维。
BM <- NormalizeData(BM)
BM <- FindVariableFeatures(BM, nfeatures = 4000)
GM <- NormalizeData(GM)
GM <- FindVariableFeatures(GM, nfeatures = 4000)
#数据标准化及计算高变基因
使用FindIntegrationAnchors合并数据，IntegrateData去除批次效应，当然还有其他的函数可以选择，原文作者使用了这种。最后将得到的数据保存。
sampleList <- list(GM, BM)
scedata <- FindIntegrationAnchors(object.list = sampleList, dims = 1:50)
scedata <- IntegrateData(anchorset = scedata, dims = 1:50)
save(scedata, file = "scedata.RData")
这个质控还是比较简单的，但是要控制数据质量要从细胞收集开始，上机测序也要质控，各个环节都做好，才能最大程度保证数据的可靠性。下节开始，单细胞数据的降维聚类！
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