R escape包使用 2021-12-29

安装说明

escape是BiocManager中的一个库包，当前版本 v1.4.0 (2021-12-29) 只有R 4.0能够安装， 由于平时使用的分析电脑没有升级，还是R 3.6，所以需要先下载历史版本在本地安装v1.3.1版本的escape使用。
该包主要实现了single-sample GSEA分析级下游可视化，可用于单细胞的ssGSEA功能分析，可视化功能主要通过调用dittoSeq包实现。该软件可直接接受seurat对象或sce对象。测试使用感受是下游可视化效果还是挺好的，但适合直接使用已经筛选后的感兴趣的基因集，不适合大规模基因集分析，因为大规模数据集少核运算速度会非常慢。

escape的简单使用

参考manual

主要调用了dittoSeq和GSEABase，分析分4步：1）导入Seurat/SingleCellExperiment对象; 2）导入目标功能库；3）跑enrichment分析；4）下游可视化；
1.支持新Seurat对象，老的Seurat对象需要UpdateSeurat函数处理后；
2.目标功能库：GSEABase；
3.enrichScore = enrichIt(obj = obj, gene.sets = GS, groups = 250, cores=2);
4.可视化功能包括：dittoHeatmap, multi_dittoPlot, dittoScatterHex, ridgeEnrichment, splitEnrichment

dittoHeatmap结果

dittoHeatmap(obj, genes = NULL, metas = names(ES.seurat), 
             annot.by = "groups", 
             fontsize = 7, 
             cluster_cols = TRUE,
             heatmap.colors = colors(50))

参数介绍，可直接调用pheatmap的参数, anno.by使用meta.data的参数

image.png

multi_dittoPlot结果

multi_dittoPlot(obj, vars = c("HALLMARK_APOPTOSIS", "HALLMARK_DNA_REPAIR", "HALLMARK_P53_PATHWAY"), 
                group.by = "groups", plots = c("jitter", "vlnplot", "boxplot"), 
                ylab = "Enrichment Scores", 
                theme = theme_classic() + theme(plot.title = element_text(size = 10)))

参数介绍，可调用ggplot2的theme修改图片格式

image.png

dittoScatterHex结果

dittoScatterHex(obj, x.var = "HALLMARK_DNA_REPAIR", 
                    y.var = "HALLMARK_MTORC1_SIGNALING", 
                    do.contour = TRUE) + 
        scale_fill_gradientn(colors = colors(11)) 

分析目的：两个途径在目标细胞群的相关性分析，也可调用ggplot2的theme修改图片格式

image.png

ridgeEnrichment结果

## Seurat object example
ES2 <- obj@meta.data
## plot
ridgeEnrichment(ES2, gene.set = "HALLMARK_DNA_REPAIR", group = "cluster", add.rug = TRUE)

基于单细胞水平特定生物功能的打分函数的分布，山丘图

image.png

splitEnrichment结果

splitEnrichment(ES2, x.axis = "cluster", split = "groups", gene.set = "HALLMARK_DNA_REPAIR")

基于单细胞水平特定生物功能的打分函数的分布，小提琴图

image.png