10X单细胞（10X空间转录组）TCR（BCR）数据分析之洛伦兹曲线和ball-packing plots

hello，大家好，今天我们学习一些简单的内容，关于我们单细胞测序得到的TCR、BCR分析得到的数据如何进行良好的展示，我们来看看下面的分析部分。参考文章为Single-cell analysis pinpoints distinct populations of cytotoxic CD4+ T cells and an IL-10+CD109+ TH2 cell population in nasal polyps，2021年8月发表于SCIENCE IMMUNOLOGY，影响因子18分，文章的内容相当朴实，方法简单，分析内容也直击要害，值得大家读一读，但是我们分享就分享一些独特的分析点。

Ball-packing plots

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做过单细胞免疫的童鞋对于单细胞TCR、BCR的分析应该都不陌生，一方面我们需要好好分析自己的数据，参考很多的文献方法，另一方面也要只管的展现信息量足够最多且直观的图片，我们先来看看这个图的解释：Ball-packing plots depicting the size of clones within a cluster. Each ball is one clone, and “clone size” depicts the number of cells of an individual clone. Each cluster is color-coded in accord with the original UMAP (Fig. 1A), and the clusters are positioned at a roughly similar position.（看来是建立在单细胞转录组数据定义结果之上的，一个点代表一种克隆型，点的大小代表了克隆型的多少，颜色就是细胞类型，信息量很足）。

图展示的意义：

To enumerate the clonal heterogeneity of each cluster（甚至可以扩展一点，展示两种细胞类型之间的共有克隆型。）This depicted clear clonal expansions in most effector CD4+ T cell subsets, whereas both CD4+ TCM clusters were primarily composed of single TCR clones.很多时候，我们需要这样的分析来直观展示我们的免疫分析结果。

第二种方式，洛伦兹曲线（Lorenz curves）

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关于洛伦兹曲线，原本并不是用于分析单细胞数据的，大家可以直接百度洛伦兹曲线，就会有相关的内容展示给大家，但是洛伦兹曲线用在这里恰到好处，我们先来看看图片的解释：Lorenz curve of the proportion of clonotypes within a cluster versus proportion of total cells within that same cluster。

展示意义：

To determine which clusters exhibited the greatest clonal expansions，This showed that the largest clonal expansions were present in CD4+ CTL, with prominent clonal outgrowths also observed in TFH, TH2, and Treg cells . Overall, analysis of TH cell clonotypes in nasal polyp tissue depicted highly compartmentalized clonal expansions in effector CD4+ T cells including CD4+ CTL and TH2 cells.（简单的讲，就是克隆expansions，最好是疾病和对照的对比结果）。

图片的横坐标是克隆的比例，纵坐标是细胞的比例，曲线一开始越陡峭，说明前几种克隆型占据了细胞的大多数，也就是存在克隆的expansions，对比看效果会更好。

好了，今天我们学习一些简单的知识，大家学习一下，用在自己的分析上，学以致用，逐步成长。

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