CNS图表复现19—多时间点取样的病人个免疫细胞亚群动态变化探索

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文章提到其单细胞转录组数据是：We used scRNA-seq to profile 49 samples (45 lung adenocarcinomas, 1 squamous cell carcinoma, and 3 tumor adjacent tissues [TATs]) (Figure 1A), corresponding to 30 individual patients.

我们可以使用下面的代码检查临床属性：

rm(list=ls())
options(stringsAsFactors = F)
library(Seurat)
library(ggplot2) 

### 来源于 step2-anno-first.R 
load(file = 'phe-of-first-anno.Rdata')
dim(phe)

## 来源于：CNS图表复现05—免疫细胞亚群再分类 
load(file = 'phe-of-subtypes-Immune-by-manual.Rdata')
dim(phe)

ps=as.data.frame(table(phe$patient_id,phe$sample_name))
ps=ps[ps$Freq>1,]
ps
tail(sort(table(ps$Var1)))

# TH266 TH103 TH158 TH179 TH185 TH226 
#     2     3     3     3     3     3 

可以看到其中有两个病人 TH226 and TH266, 是进行了多时间点采样，其中TH226有3个样品，而病人 TH226是2个样品。

文章是 residual disease (RD) 和 on therapy progressive disease (PD)，以及 patients before initiating systemic targeted therapy (TKI naive [TN]), 这3组。

这两个病人的各自的多个样品的单细胞数量分布如下：

细胞数量条形图

这就是一个简单的ggplot的条形图罢了，就不展示绘图细节，获取数据也很简单，代码如下：

> ps[ps$Var1=='TH226',]
      Var1   Var2 Freq
1253 TH226 LT_S52  156
1433 TH226 LT_S57  485
1973 TH226 LT_S82  566
> ps[ps$Var1=='TH266',]
      Var1   Var2 Freq
1800 TH266 LT_S75  592
1944 TH266 LT_S81  447

可以看到， 跟原文仍然是有数量差异，但是不同分组的数量相对高低 是没有变化的。

文章显示的细胞亚群比例变化如下：

原文描述是，RD组比TN来说，两个病人都是巨噬细胞降低而T细胞上升 ：

• In 2 tumor biopsies available for patient TH266, both macrophages and T cells showed reduction in the fraction of macrophages and an increase in the fraction of T cells from TN to RD, findings which match the entire cohort
• TH226 exhibited a similar pattern with the fraction of macrophages decreasing at RD after initiation of treatment and increasing again at PD

同样的，我们自己写代码，完成上面的分析，如下；

TH266_phe=phe[phe$patient_id=='TH266',]
library(gplots)
tab.1=table(TH266_phe$analysis,TH266_phe$immuSub) 
balloonplot(tab.1)


TH226_phe=phe[phe$patient_id=='TH226',]
library(gplots)
tab.1=table(TH226_phe$analysis,TH226_phe$immuSub) 
balloonplot(tab.1)

出图如下：

文章是 residual disease (RD) 和 on therapy progressive disease (PD)，以及 patients before initiating systemic targeted therapy (TKI naive [TN]), 这3组。前面提到的RD组比TN来说，两个病人都是巨噬细胞降低而T细胞上升。

macrophages的临床意义

既然我们得到了结论，residual disease (RD)相比较naive肿瘤样品来说，都是 巨噬细胞降低而T细胞上升。就需要证明这个发现的临床意义。

(G) Kaplan-Meier plot of deconvoluted TCGA lung adenocarcinoma data showing the relation between OS and the fraction of macrophages for each patient. Patients were stratified by high and low macrophage fraction.

作为一个学徒作业吧！

可以直接下载到TCGA数据库的 lung adenocarcinoma队列的临床信息，以及那些病人的免疫细胞比例，可以自己根据四分位数来做上面的生存分析！

其实文章也提供了他们使用的TCGA数据库，如果你也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。