Sincast代码实操（二）：揭示新的DC前体细胞群

前言

在Immugent上一篇推文：Sincast（一）：定义髓系细胞群分化谱系中，已经介绍了如何使用Sincast依托bulk数据信息来定义功能不同的髓系细胞群，今天就来进一步介绍如何使用Sincast揭示新的DC前体细胞群。当然，这套代码也适合发现其它新的细胞群，只要有相应的bulk数据就行。

好啦，废话不多说，直接上代码~~

---

代码实操

示例数据可以在Broad研究所单细胞数据库中下载，参考数据也可以在Stemformatic数据库中下载，这些数据也可以在作者的github页面上找到。

devtools::install_github('meiosis97/Sincast@main',subdir = 'pkg')
library(Sincast)

#load the query data
query.annotation <- read.table('metadata.txt')
query.data <- read.table('tpm_expression_matrix.txt')
all(colnames(query.data) == rownames(query.annotation))

Subset the reference data to Monocyte and DC subsets.

query <- createSce(data = query.data, colData = query.annotation)

reference <- reference[,reference$celltype%in%c('monocyte', 'CD141+ dendritic cell', 'CD1c+ dendritic cell',
                                   'plasmacytoid dendritic cell', 'dendritic cell')]

Subset the reference data to Monocyte and DC subsets and build atlas.

reference <- featureWeighting(reference, clusterid = 'celltype',assay2rank = 'data')
c(reference, query) %<-% filterData(reference, query)
reference <- makeAtlas(reference = reference, col.by = 'celltype', colors = referenceColors, vis.atlas = T)

image.png

Aggretation and Projection

Aggquery <- aggregate(query, assay = 'data', clusterid = 'celltype', nPool = 15)

Aggquery <- project(reference, Aggquery, assay = 'data')
visProjection(reference, Aggquery, colReference.by = 'celltype', referenceColors = colors, colQuery.by = 'celltype')

image.png

DiffusionReconstruct(reference, Aggquery,  colReference.by = 'celltype', referenceColors = colors, colQuery.by = 'celltype')

image.png

---

说在最后

截止到目前，Sincast工具的所有推文都已经更新完毕，主要是一篇功能概况和两篇代码实操，其中两篇代码实操介绍的是如何使用Sincast定义细胞群。其实Sincast只是一个功能框架，如果将bulk数据换成其它功能实验或者细胞因子处理前后的测序结果，同样能在单细胞水平揭示某些细胞相应的功能变化。

此外，如果将bulk数据和某种表型相关联，同样也能找到和临床表型相关的细胞。如将bulk数据换成转移比较快的肿瘤细胞数据，那么同样可以在单细胞数据中找出这群导致患者转移的细胞群；或者换成炎症通路的基因集，那么同样可以找到自身免疫病中影响疾病进展的免疫细胞亚群。

好啦，本期分享到此就结束了，我们下期再会~~