多个单细胞亚群合并

生信技能树jimmy

发布于 2021-05-18 12:36:49

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发布于 2021-05-18 12:36:49

文章被收录于专栏：单细胞天地

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很多时候，我们都没办法很快判断seurat默认聚类分群后的每个亚群的生物学命名，会短暂的把大家先归纳为一个大类，比如肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，按照：

immune (CD45+,PTPRC),
epithelial/cancer (EpCAM+,EPCAM),
stromal (CD10+,MME,fibo or CD31+,PECAM1,endo)

这3大亚群都有自己的标记基因，它们其实都是涵盖了非常多的亚群，这个时候就需要一定程度的代码进行合并它们多个单细胞亚群。

下面我们以 seurat 官方教程为例：

rm(list = ls())
library(Seurat)
# devtools::install_github('satijalab/seurat-data')
library(SeuratData)
library(ggplot2)
library(patchwork)
library(dplyr)
load(file = 'basic.sce.pbmc.Rdata')

DimPlot(pbmc, reduction = 'umap', 
        label = TRUE, pt.size = 0.5) + NoLegend()

sce=pbmc

如果你不知道 basic.sce.pbmc.Rdata这个文件如何得到的，麻烦自己去跑一下 可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，自己 save(pbmc,file = 'basic.sce.pbmc.Rdata') ，我们后面的教程都是依赖于这个文件哦！

首先查看标记基因

其实缺一个高质量非冗余单细胞亚群标记基因数据库，假如我们的生物学认知不够，就不需要把T细胞分成 "Naive CD4 T" , "Memory CD4 T" , "CD8 T", "NK" 这些亚群，可以合并为T细胞这个大的亚群：

# 参考；https://mp.weixin.qq.com/s/9d4X3U38VuDvKmshF2OjHA 
genes_to_check = c('PTPRC', 'CD3D', 'CD3E',  'PRF1' , 'NKG7',
            'CD19', 'CD79A', 'MS4A1' ,
            'CD68', 'CD163', 'CD14',
            "FCER1A", "PPBP")
DotPlot(sce, group.by = 'seurat_clusters',
        features = unique(genes_to_check)) + RotatedAxis()

如果生物学背景知识不够，也可以勉强把细胞亚群进行生物学命名：

我们这里假装自己的生物学背景很弱，所以只能是区分 B、DC、Mono、Platelet、T 这5个细胞亚群。

方法一：使用 RenameIdents 函数

Idents(sce)
levels(sce)
head(sce@meta.data)
#  method : 1 
new.cluster.ids <- c("T", "Mono", "T", 
                     "B", "T", "Mono",
                     "T", "DC", "Platelet")
names(new.cluster.ids) <- levels(sce)
sce <- RenameIdents(sce, new.cluster.ids)
DimPlot(sce, reduction = 'umap', 
        label = TRUE, pt.size = 0.5) + NoLegend()

方法二：使用unname函数配合向量：

cluster2celltype <- c("0"="T",
                  "1"="Mono", 
                  "2"="T", 
                  "3"= "B", 
                  "4"= "T", 
                  "5"= "Mono",
                  "6"= "T", 
                  "7"= "DC", 
                  "8"= "Platelet")
sce[['cell_type']] = unname(cluster2celltype[sce@meta.data$seurat_clusters])
DimPlot(sce, reduction = 'umap', group.by = 'cell_type',
        label = TRUE, pt.size = 0.5) + NoLegend()

方法三：使用数据框

# 一个数据框 
(n=length(unique(sce@meta.data$seurat_clusters)))
celltype=data.frame(ClusterID=0:(n-1),
                    celltype='unkown')
celltype[celltype$ClusterID %in% c(0,2,4,6),2]='T'
celltype[celltype$ClusterID %in% c(3),2]='B'
celltype[celltype$ClusterID %in% c(1,5),2]='Mono' 
celltype[celltype$ClusterID %in% c(7),2]='DC' 
celltype[celltype$ClusterID %in% c(8),2]='Platelet'
sce@meta.data$celltype = "NA"
for(i in 1:nrow(celltype)){
  sce@meta.data[which(sce@meta.data$seurat_clusters == celltype$ClusterID[i]),'celltype'] <- celltype$celltype[i]}
table(sce@meta.data$celltype)
DimPlot(sce, reduction = 'umap', group.by = 'celltype',
        label = TRUE, pt.size = 0.5) + NoLegend()

head(sce@meta.data)
table(sce@meta.data$cell_type,
      sce@meta.data$celltype)

可以看到多种方法都是一样的效果：

             B   DC Mono Platelet    T
  B         342    0    0        0    0
  DC          0   32    0        0    0
  Mono        0    0  642        0    0
  Platelet    0    0    0       14    0
  T           0    0    0        0 1608

得到了如下所示的粗糙分群：

绘图代码如下：

p1=DimPlot(sce, reduction = 'umap', group.by = 'celltype',
           label = TRUE, pt.size = 0.5) + NoLegend()
p2=DotPlot(sce, group.by = 'celltype',
           features = unique(genes_to_check)) + RotatedAxis()
library(patchwork)
p1+p2

注：如果想要获取文中代码。后台回复单细胞亚群即可！

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原始发表：2021-05-10，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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