rna聚类分析_单细胞聚类分析之resolution选择
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单细胞亚群鉴定过程中 resolution 参数至关重要。resolution 参数不同，细胞聚类得到的亚群数目也会有所不同。那么，不同参数下细胞 cluster 之间的转换关系是怎样的呢？我们又该怎么选择 resolution？目前对于 resolution 参数的选择还没有一个明确的指标，但是我们可以通过不同的形式展现不同 resolution 下细胞亚群之间的转换关系。
不同 resolution 的桑基图展示桑基图是一种数据分流图，每列表示一种分组，每个线条代表一种数据流，边的宽度越宽表示数据流越大。通过桑基图我们可以直接比较不同cluster分群之间的转换关系，即有多少细胞是在不同resolution参数得到的亚群中所共有的。
> ggplot(plot.data,
+ aes(y = freq,
+ axis1 = res0.1,
+ axis2 = res0.2,
+ axis3 = res0.4,
+ axis4 = res0.6,
+ axis5 = res0.8,
+ axis6 = res1,
+ axis7 = res1.2,)) +
+ scale_x_discrete(limits = c("res0.1", "res0.2", "res0.4", "res0.6", "res0.8", "res1", "res1.2"))+
+ geom_alluvium(aes(fill = res1.2), width= 1/12, show.legend = TRUE) +
+ scale_colour_gradientn(colours=rainbow(17),guide = "colourbar") +
+ theme(legend.title = element_blank())+
+ geom_stratum() + geom_text(stat = "stratum", aes(label = after_stat(stratum))) + theme_bw()(向左滑动查看更多)
> library(clustree)
> merged.seurat <- FindClusters(merged.seurat, resolution = 0.1)
> merged.seurat <- FindClusters(merged.seurat, resolution = 0.2)
> merged.seurat <- FindClusters(merged.seurat, resolution = 0.4)
> merged.seurat <- FindClusters(merged.seurat, resolution = 0.6)
> merged.seurat <- FindClusters(merged.seurat, resolution = 0.8)
> merged.seurat <- FindClusters(merged.seurat, resolution = 1)
> merged.seurat <- FindClusters(merged.seurat, resolution = 1.2)
> clustree(merged.seurat)
(向左滑动查看更多)
上图不同的颜色表示不同的 resolution ，点越大表示亚群中包含的细胞数目越多。我们只知道随着 resolution 值越来越大，分的亚群的也来越多，但是通上图，我们可以观察到随着resolution 增大，具体是哪些细胞亚群发生了变化。例如当 resolution = 0.2时，原来的cluster1 分裂为cluster1和cluster7，原来的cluster2分裂为cluster3和cluster6，原来的cluster3分裂为cluster2和cluster6。相信今天的分享让老师知道单细胞聚类分析resolution选择的价值，如果您想了解更多实用关于单细胞生信分析的知识，快来与我们取得联系吧，百迈客医学生信工程师团队为您竭诚服务！还有年末活动促销各种大奖等您来拿，欢迎各位老师致电锤询！
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文：peach
排版：市场部
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