inferCNV判断恶性上皮细胞

一、输入文件要求

运行infercnv之前，需要准备三个文件：1、单细胞表达矩阵文件；2、细胞类型注释文件；3、基因坐标文件。

inferCNV示例数据

oligodendroglioma_expression_downsampled.counts.matrix"

"oligodendroglioma_annotations_downsampled.txt"

"gencode_downsampled.EXAMPLE_ONLY_DONT_REUSE.txt"

1、表达矩阵：行为基因名，列为样本名，而且必须为count原始表达矩阵

2、细胞注释文件：实战时根据自己的具体细胞信息创建

3、基因坐标文件

a.下载基因组对应的GTF文件，自己提取基因坐标信息，这个对初学者可能有点困难。

b.broad准备好的文件：https://data.broadinstitute.org/Trinity/CTAT/cnv/

10x scRNA数据一般比对GRCh38版基因组，下载文件请选择V21版

c.通过AnnoProbe包创建基因坐标文件（jimizeng老师）

dat=read.table("/inferCNV/SCE_M/mix_exp_M.csv",stringsAsFactors=FALSE, header=TRUE, check.names=FALSE,row.names=1,sep=",")

library(AnnoProbe)

geneInfor=annoGene(rownames(dat),"SYMBOL","human")

colnames(geneInfor)

geneInfor=geneInfor[with(geneInfor, order(chr, start)),c(1,4:6)]

geneInfor=geneInfor[!duplicated(geneInfor[,1]),]

length(unique(geneInfor[,1]))

head(geneInfor)

# 这里可以去除性染色体

#也可以把染色体排序方式改变

dat=dat[rownames(dat) %in% geneInfor[,1],]

dat=dat[match( geneInfor[,1], rownames(dat) ),]

dim(dat)

head(geneInfor)

geneFile='/inferCNV/SCE_M/geneFile.txt'

write.table(geneInfor,file = geneFile,sep = '\t',quote = F,col.names = F,row.names = F)