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【R>>scRNA】单细胞交响乐1-理解SingleCellEx

【R>>scRNA】单细胞交响乐1-理解SingleCellEx

作者: 高大石头 | 来源:发表于2022-08-22 22:01 被阅读0次

    清楚的记得2019年12月初次接触scRNA-seq就是感觉好玩,在自己的小笔记本上鼓捣了一阵子后就放弃了。现在好像依然要过了scRNA-seq的红利期,竟然又要开始学习了,怎么讲呢?就用一句话来安抚躁动的内心吧,

    一直在路上,人生才会充满无限可能。


    先定个小目标,系统的学习完刘小泽老师的《单细胞交响乐1-31》


    单细胞分析大致可分为上半场和下半场分析:


    大体流程清楚后,我们就来引出今天的主角→SingleCellExperiment或者sce,他是S4对象,简直是保罗万象。原内容出处:
    https://osca.bioconductor.org/data-infrastructure.html

    示意图

    • 核心部分:蓝色的assays;
    • 基因注释信息:绿色的rowData,Feature Metadata;
    • 细胞注释信息:橙色的colData,Cell Metadata;
      以上是sce的三大件,当然还包含一些下游分析结果,比如PCA、tSNE降维结果就会保存在紫色的reduceDims

    这个sce来自SingleCellExperiment R包,据说目前市面上70多个关于单细胞的R包都使用的sce这个对象,可见sce是scRNA-seq的通用货币嘛,还是要好好掌握的。

    图片来自于网络
    sce就相当于一艘货船,装满了各种各样的集装箱,每个集装箱又是独立的。

    核心部分-assays

    创建一个sce只需要一个assays即可:这是一个列表,行是基因,列是样本。

    library(SingleCellExperiment)
    
    counts_matrix <- data.frame(cell_1=rpois(10,10),
                                cell_2=rpois(10,10),
                                cell_3=rpois(10,30))
    rownames(counts_matrix) <- paste0("gene",1:10)
    
    sce <- SingleCellExperiment(assays=list(counts=counts_matrix))
    sce
    

    下面来提取表达矩阵:

    # 提取表达矩阵
    assay(sce,"counts")
    counts(sce) #只能提取counts
    

    标准函数拓展:使用R包(scranscater等)的包装函数对counts进行处理

    sce <- scran::computeSumFactors(sce)
    sce <- scater::logNormCounts(sce)
    sce
    

    还可以自定义拓展:

    # 自定义拓展
    count_100 <- assay(sce)+100
    assay(sce,"count_100") <- count_100
    assays(sce)
    

    是不是神奇的发现多了一个counter_100

    类似的我们可以向rowDatacolData, reducedDims等模块添加信息。

    感悟:
    不得不佩服刘小泽老师写推文的功力,感觉写了他弄的1/3已经干不动了。继续加油!

    参考链接:

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