Monocle 3 | 太牛了！单细胞必学R包！~（一）（预处理与降维聚类）
1写在前面
忙碌的一周结束了，终于迎来周末了。
这周的手术真的是做到崩溃，2天的手术都过点了。
真的希望有时间静下来思考一下。
最近的教程可能会陆续写一下Monocle 3，炙手可热啊，欢迎大家分享经验。
2用到的包
rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(monocle3)
3示例数据
这里我们用一下准备好的示例数据，出自这篇paper：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aam8940 IF: 56.9 Q1
expression_matrix <- readRDS("./cao_l2_expression.rds")
cell_metadata <- readRDS("./cao_l2_colData.rds")
gene_annotation <- readRDS("./cao_l2_rowData.rds")
cds <- new_cell_data_set(expression_matrix,
cell_metadata = cell_metadata,
gene_metadata = gene_annotation)
cds
4预处理一下
这里我们过滤一下表达太低的细胞。
cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 100)
cds
plot_pc_variance_explained(cds)
5细胞聚类
默认使用UMAP哦，当然你也可以选t-SNE。
这里有个使用的小技巧，umap.fast_sgd = T可以加速哦，但是能会导致每次运行结果有轻微的差异，仁者见仁吧。
cds <- reduce_dimension(cds,
core = 8,
umap.fast_sgd = T)
每个点代表一个细胞，注释的话推荐大家手动注释哦。
color_cells_by其实可以是任何一个列名。
plot_cells(cds, color_cells_by="cao_cell_type")
接着我们试试用一组基因来试试。
plot_cells(cds, genes=c("cpna-2", "egl-21", "ram-2", "inos-1"))
6去除批次效应
我们先看一下板子的降维情况。
可以看到批次效应并不是很明显。
plot_cells(cds, color_cells_by="plate", label_cell_groups=F)
接着我们去除一下batch试试，需要用到align_cds。
cds <- align_cds(cds, num_dim = 100, alignment_group = "plate")
cds <- reduce_dimension(cds)
plot_cells(cds, color_cells_by="plate", label_cell_groups=FALSE)
7细胞聚类
cds <- cluster_cells(cds, resolution=1e-5)
plot_cells(cds)
经过cluster_cells处理后，细胞会被分为partition，大家可以根据partition可视化一下。
plot_cells(cds, color_cells_by="partition", group_cells_by="partition")
我们再试试根据细胞类型注释给细胞配色。
plot_cells(cds, color_cells_by="cao_cell_type")
8寻找marker gene
marker_test_res <- top_markers(cds, group_cells_by="partition",
reference_cells=1000, cores=8)
给结果排个序，这个就根据你自己的需要好了。
这里我们根据pseudo_R2试试。
top_specific_markers <- marker_test_res %>%
filter(fraction_expressing >= 0.10) %>%
group_by(cell_group) %>%
top_n(1, pseudo_R2)
top_specific_marker_ids <- unique(top_specific_markers %>% pull(gene_id))
plot_genes_by_group(cds,
top_specific_marker_ids,
group_cells_by="partition",
ordering_type="maximal_on_diag",
max.size=3)
实际操作中，我们不可能只看一个marker,多做几个试试吧（考验电脑了）。
top_specific_markers <- marker_test_res %>%
filter(fraction_expressing >= 0.10) %>%
group_by(cell_group) %>%
top_n(3, pseudo_R2)
top_specific_marker_ids <- unique(top_specific_markers %>% pull(gene_id))
plot_genes_by_group(cds,
top_specific_marker_ids,
group_cells_by="partition",
ordering_type="cluster_row_col",
max.size=3)
点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰
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