刘小泽写于19.10.24
笔记目的：根据生信技能树的单细胞转录组课程探索Smartseq2技术及发育相关的分析
课程链接在：http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?cid=55
这次会介绍如何利用diffusion-map和Slingshot进行发育谱系推断，并结合作者包装的代码进行可视化。对应视频第三单元12-13讲
前言
细胞的变化是连续性的，它们从一个时间到另一个时间的变化轨迹是非常需要了解的，这也就是为何谱系推断这么重要的原因。
有了表达矩阵、高变化基因、分群信息和发育时期信息，就能进行谱系推断，有很多方法可以构建发育谱系，比如DiffusionMap、Slingshot
文章图
1 进行DiffusionMap
1.1 准备表达矩阵、HVGs、分群信息
# 表达矩阵
load('../female_rpkm.Rdata')
dim(females)
# HVGs
load('../step1-female-RPKM-tSNE/females_hvg_matrix.Rdata')
dim(females_data)
# 6个发育时期获取
head(colnames(females))
female_stages <- sapply(strsplit(colnames(females), "_"), `[`, 1)
names(female_stages) <- colnames(females)
table(female_stages)
# 4个cluster获取
cluster <- read.csv('../step1-female-RPKM-tSNE/female_clustering.csv')
female_clustering=cluster[,2];names(female_clustering)=cluster[,1]
table(female_clustering)
1.2 进行DiffusionMap
包装的代码很简单
female_dm <- run_diffMap(
females_data,
female_clustering,
sigma=15
)
# 这个包装的函数其实做了下面几行代码的事情
data=females_data
condition=female_clustering
sigma=15
destinyObj <- as.ExpressionSet(as.data.frame(t(data)))
destinyObj$condition <- factor(condition)
dm <- DiffusionMap(destinyObj, sigma, rotate = TRUE)
save(female_dm,females_data,female_clustering,female_stages,
file = 'diffusionMap_output.Rdata')
1.3 作图探索
画出特征值，这个很像PCA的碎石图screeplots或者elbowplot，也是看拐点
plot_eigenVal(
dm=female_dm
)
image-20191024212306320
# 探索4个分群
female_clusterPalette <- c(
C1="#560047",
C2="#a53bad",
C3="#eb6bac",
C4="#ffa8a0"
)
plot_dm_3D(
dm=female_dm,
dc=c(1:3),
condition=female_clustering,
colour=female_clusterPalette
)
# 探索6个发育时间
female_stagePalette=c(
E10.5="#2754b5",
E11.5="#8a00b0",
E12.5="#d20e0f",
E13.5="#f77f05",
E16.5="#f9db21",
P6="#43f14b"
)
plot_dm_3D(
dm=female_dm,
dc=c(1:3),
condition=female_stages,
colour=female_stagePalette
)
可以看到，这个函数主要就是选取了前3个DC成分，做了三维空间的映射，然后把点的颜色分别按照cluster和stage两种不同的属性上色
2 进行Slingshot
将会利用前面DiffusionMap的结果
看上面的plot_eigenVal结果，看到DC4处是一个拐点，于是可以认为前4个DC是重要的
dm=female_dm
dim=c(1:4)
condition=factor(female_clustering)
data <- data.frame(
dm@eigenvectors[,dim]
)
female_lineage <- slingshot(
data,
condition,
start.clus = "C1",
end.clus=c("C2", "C4"),
maxit=100000,
shrink.method="cosine"
# shrink.method="tricube"
)
# 看下结果
> female_lineage
class: SlingshotDataSet
Samples Dimensions
563 4
lineages: 2
Lineage1: C1 C3 C4
Lineage2: C1 C2
curves: 2
Curve1: Length: 1.3739 Samples: 453.62
Curve2: Length: 0.74646 Samples: 312.73
它推断的细胞发育谱系结果在：
female_pseudotime <- get_pseudotime(female_lineage, wthres=0.9)
rownames(female_pseudotime) <- colnames(females)
image
从这个结果可以看出：行名是细胞，curve1是第一条推断的发育轨迹，curve2是第二条；每个细胞在不同轨迹中所处的位置不同，并且有的细胞只在第一条轨迹中存在，在第二条中就是NA
再回来看这个发育轨迹图，
-
最初是由E10.5作为起点发育的，然后分化成两个方向
-
看到P6这个时期是在两条轨迹中都存在的，说明这个时期的细胞存在异质性。也就是说，虽然都是P6时期取的细胞，但是它们实际的发育方向是不用的
-
这个算法就是帮助我们认识到不同时期内部的各个细胞，它们依然还存在着差异
image
小结
构建发育谱系，先走一下DiffusionMap的流程，得到几个重要的DC；接着走一下Slingshot函数，就会得到谱系结果
3 谱系发育相关基因可视化
最初我们知道细胞有6个时期（就是取样的6个时间点）；然后进行聚类发现这些细胞能分成4个cluster（意思就是虽然是一个时间点取的细胞，依然可能属于不同类型）；后来进行谱系推断，又增加了一个细胞属性（就是2条不同的发育轨迹）
3.1 载入之前结果
rm(list = ls())
options(warn=-1)
options(stringsAsFactors = F)
source("../analysis_functions.R")
load('../female_rpkm.Rdata')
load(file = 'step4.1-diffusionMap_output.Rdata')
load(file = 'step4.2-female_pseudotime.Rdata')
3.2 对谱系推断结果进行归一化
目的就是让两条轨迹可以比较，采用的方法就是每条轨迹的每个值分别除以各自的最大值
## 第一条
pseudotime_lin <- female_pseudotime[,"curve1"]
max_pseudotime <- max(pseudotime_lin, na.rm = TRUE)
pseudotime_lin1_percent <- (pseudotime_lin*100)/max_pseudotime
## 第二条
pseudotime_lin <- female_pseudotime[,"curve2"]
max_pseudotime <- max(pseudotime_lin, na.rm = TRUE)
pseudotime_lin2_percent <- (pseudotime_lin*100)/max_pseudotime
# 现在female_pseudotime中的两条轨迹结果都在0-100之间了
female_pseudotime[,"curve1"] <- pseudotime_lin1_percent
female_pseudotime[,"curve2"] <- pseudotime_lin2_percent
不同于stage和cluster两种细胞属性，这个发育谱系属性是连续型的 。既然细胞是按照一定顺序排列的，那么就会有一些基因表达量会跟着这个连续变量进行变化
这也正是单细胞数据的优势所在，过去只有离散型的分类变量，因此只能先通过差异分析得到结果，然后对结果去注释。
3.3 可视化
将感兴趣的基因在感兴趣的谱系中进行展示
作者包装的代码非常复杂，一个包装好的函数就有140多行代码
## 先给一个颜色
# 6个stage颜色
female_stagePalette <- c(
E10.5="#2754b5",
E11.5="#8a00b0",
E12.5="#d20e0f",
E13.5="#f77f05",
E16.5="#f9db21",
P6="#43f14b"
)
# 4个cluster颜色
female_clusterPalette <- c(
C1="#560047",
C2="#a53bad",
C3="#eb6bac",
C4="#ffa8a0"
)
# 2个发育谱系颜色
female_clusterPalette2 <- c(
"#ff6663",
"#3b3561"
)
## 做第一个谱系的一个基因（以Amhr2基因为例）
plot_smoothed_gene_per_lineage(
rpkm_matrix=females, # RPKM表达矩阵
pseudotime=female_pseudotime, #谱系推断结果
lin=c(1), # 对第一个谱系操作
gene="Amhr2", #画Amhr2基因变化
stages=female_stages, # 发育时间点分类
clusters=female_clustering, # cluster分类
stage_colors=female_stagePalette,
cluster_colors=female_clusterPalette,
lineage_colors=female_clusterPalette2
)
从得到的图可以看出，这个加入了散点geom_point、平滑线geom_smooth、地毯线等等
第一个谱系的一个基因
# 做某个基因在两个谱系中的变化（以Amhr2基因为例）
plot_smoothed_gene_per_lineage(
rpkm_matrix=females,
pseudotime=female_pseudotime,
lin=c(1,2),
gene="Amhr2",
stages=female_stages,
clusters=female_clustering,
stage_colors=female_stagePalette,
cluster_colors=female_clusterPalette,
lineage_colors=female_clusterPalette2
)
Amhr2基因在两个谱系中的变化
看到这个Amhr2基因在第一个谱系中变化很大，尤其是到后期；而在第二个谱系中基本保持平衡，这就说明这个基因就是第一个谱系中重要的基因
最后就是对多个基因批量作图
gene_list <- c(
"Sall4",
"Sox11",
"Gata4",
"Lgr5",
"Runx1",
"Foxl2",
"Hey2",
"Wnt5a",
"Pdgfra",
"Nr2f2",
)
plot_smoothed_genes <- function(genes, lin){
female_clusterPalette2 <- c("#ff6663", "#3b3561")
for (gene in genes){
plot_smoothed_gene_per_lineage(
rpkm_matrix=females,
pseudotime=female_pseudotime,
lin=lin,
gene=gene,
stages=female_stages,
clusters=female_clustering,
stage_colors=female_stagePalette,
cluster_colors=female_clusterPalette,
lineage_colors=female_clusterPalette2
)
}
}
pdf("interesting_genes_in_lineage.pdf", width=4, height=4)
plot_smoothed_genes(gene_list, 1) # plot only lineage 1
plot_smoothed_genes(gene_list, 2) # plot only lineage 2
plot_smoothed_genes(gene_list, c(1,2)) # plot the two moleages in the same graph to see the divergence
dev.off()
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