玩转单细胞(2):Seurat批量做图修饰玩转单细胞(3):堆叠柱状图添加比例
玩转单细胞(4):单细胞相关性
玩转单细胞(5):单细胞UMAP图只标记特定细胞群、圈定细胞群及坐标轴修改
玩转单细胞(6):单细胞差异基因展示之对角散点图
之前的玩转单细胞系列，还是受到很多人的喜欢的，这里的都是一些小问题，但是遇到的话一时半会觉得无从下手，因为都是写细枝末节的问题，学习了也是锦上添花。同样的，今天的问题也是一直以来没有想过的，只不过是在做项目的时候需要，查询了相关的解决办法，这里分享验证一下。问题：我们在构建seurat对象的时候，使用表达矩阵，基因名一般是gene symbol，如果是ID的话，网上的教程也是建议转为symbol再构建，因为构建好seurat后无法修改，确实是，因为seurat没有专门的函数进行修改。另外就是进行同源转化的时候，只有seurat对象，那就很难受。 解决办法：在阅读一篇文章的时候作者写过一个函数，github上也有：
RenameGenesSeurat <- function(obj = ls.Seurat[[i]], newnames = tmp) { # Replace gene names in different slots of a Seurat object. Run this before integration. Run this before integration. It only changes obj@assays$RNA@counts, @data and @scale.data.
print("Run this before integration. It only changes obj@assays$RNA@counts and @data ")
RNA <- obj@assays$RNA
if (nrow(RNA) == length(newnames)) {
if (length(RNA@counts)) RNA@counts@Dimnames[[1]] <- newnames
if (length(RNA@data)) RNA@data@Dimnames[[1]] <- newnames
# if (length(RNA@scale.data)) RNA@scale.data@Dimnames[[1]] <- newnames
} else {"Unequal gene sets: nrow(RNA) != nrow(newnames)"}
obj@assays$RNA <- RNA
return(obj)
}
但是后来在一个帖子上发现，作者说github的函数不是通用形的，且不能全局修改，作者提供了一种改写函数。为了尊重劳动成果，这里就不直接贴出来函数了，附上作者函数的帖子，自行查看：https://www.jianshu.com/p/6495706bac53这里我们进行演示，看看效果，我们用小鼠的seurat对象进行人同源转化：这里也提一种同源转化R包homologene。
library(Seurat)
library(nichenetr)
library(dplyr)
install.packages('homologene')
library(homologene)#基因同源转化R包
# homologene::taxData
# tax_id name_txt
# 1 10090 Mus musculus
# 2 10116 Rattus norvegicus
# 3 28985 Kluyveromyces lactis
# 4 318829 Magnaporthe oryzae
# 5 33169 Eremothecium gossypii
# 6 3702 Arabidopsis thaliana
# 7 4530 Oryza sativa
# 8 4896 Schizosaccharomyces pombe
# 9 4932 Saccharomyces cerevisiae
# 10 5141 Neurospora crassa
# 11 6239 Caenorhabditis elegans
# 12 7165 Anopheles gambiae
# 13 7227 Drosophila melanogaster
# 14 7955 Danio rerio
# 15 8364 Xenopus (Silurana) tropicalis
# 16 9031 Gallus gallus
# 17 9544 Macaca mulatta
# 18 9598 Pan troglodytes
# 19 9606 Homo sapiens
# 20 9615 Canis lupus familiaris
# 21 9913 Bos taurus
# A <- homologene(rownames(mouse_data), inTax = 10090, outTax = 9606)
# inTax输入物种、outTax输出物种
#将鼠的基因名转化为人的
mouse_data <- readRDS("D:/mouse_data.rds")
gene_trans = rownames(mouse_data) %>% convert_mouse_to_human_symbols()
gene_trans <- as.data.frame(gene_trans)
gene_mouse <- as.data.frame(rownames(mouse_data))
gene_use <- cbind(gene_trans, gene_mouse)
gene_use <- na.omit(gene_use)
mouse_data_trans <- subset(mouse_data,features=gene_use$`rownames(mouse_data)`)
#转化
mouse_data_trans <- RenameGenesSeurat(mouse_data_trans,
newnames = gene_use$gene_trans,
gene.use = gene_use$`rownames(mouse_data)`,
de.assay = 'RNA')
转化前：
转化后：
可以看到，转化后不论是哪个assay，都变成了人的基因。接下来我们做一下差异基因的分析，看看会不会出错。发现没有任何问题。而且作图也是一样的，说明转化的成功。
#测试一下，差异基因
DEGs <- FindMarkers(mouse_data_trans,
min.pct = 0.25,
logfc.threshold = 0.25,
group.by = "orig.ident",
ident.1 ="10X_ntph_F",
ident.2="10X_ntph_M")
DEGs1 <- FindMarkers(mouse_data,
min.pct = 0.25,
logfc.threshold = 0.25,
group.by = "orig.ident",
ident.1 ="10X_ntph_F",
ident.2="10X_ntph_M")
p1 <- FeaturePlot(mouse_data_trans, features = 'LTF')
p2 <- FeaturePlot(mouse_data, features = 'Ltf')
p1|p2
最后，我们对这个数据进行重聚类，发现这个过程没有任何问题！
#重聚类
mouse_trans_human <- ScaleData(mouse_data_trans, vars.to.regress = c("nCount_RNA"), verbose = FALSE)
mouse_trans_human <- FindVariableFeatures(mouse_trans_human, nfeatures = 4000)
mouse_trans_human <- RunPCA(mouse_trans_human, npcs = 50, verbose = FALSE)
mouse_trans_human <- FindNeighbors(mouse_trans_human, reduction = "pca", dims = 1:50)
mouse_trans_human <- FindClusters(mouse_trans_human, resolution=0.8)
mouse_trans_human <- RunUMAP(mouse_trans_human, reduction = "pca", dims = 1:50)
DimPlot(mouse_trans_human, label = T,pt.size = 1)
最后，再次感谢这个提供函数的作者，这个函数特别有用，不仅在需要同源转化的分析中，在跨物种的分析中也同样适用。觉得分享有用的点个赞、分享下再走呗。
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