单细胞混样品测序后数据拆分（Cell Hashing技术）
最近有学徒提到她在复现文献：《utative regulators for the continuum of erythroid differentiation revealed by single-cell transcriptome of human BM and UCB cells.》的单细胞数据分析的时候.
她发现作者明明是提到了6个样品，但是其数据集是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE150774,可以看到是5个数据 ：
GSM4558614 CD235a+ cells - umbilical cord blood 2 and umbilical cord blood 3,UCB3
GSM4558615 CD235a+ cells - umbilical cord blood 1
GSM4558616 CD235a+ cells - Bone Marrow 2
GSM4558617 CD235a+ cells - Bone Marrow 3
GSM4558618 CD235a+ cells - Bone Marrow 4
仔细看了看文章里面的描述，确实是 10x Genomics platform 这个技术，是 3 adult bone marrow and 3 umbilical cord blood samples ，合起来是6个样品，而且提前做了细胞分选，仅仅是关注 CD235a+ cells
学徒以为是作者数据整理上传失败，其实是cell hashing技术，大家可以先去了解 CITE-seq技术 ，它可以同时拿到普通基因的表达量矩阵，以及几十个蛋白质（通过antibody-derived tags (ADT)）的表达量矩阵，该技术的全称为cellular indexing of transcriptomes and epitopes by sequencing。而Cell Hashing是在CITE-seq的基础上改进，是给需要混合的样品提前加上HTO (A distinct Hashtag oligonucleotide) 标签，这样即使混合后也可以提供不同的HTO标签进行区分。
可以看到文件UCB2UCB3确实是混合在同一个单细胞样品里面了 ：
GSM4558614_UCB2UCB3_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz 95.9 Mb
GSM4558615_UCB1_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz 4.4 Mb
GSM4558616_BM2_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz 7.4 Mb
GSM4558617_BM3_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz 6.3 Mb
GSM4558618_BM4_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz 8.3 Mb
下面就让我们来看看如何把这个95.9 Mb的矩阵拆分成为两个样品
首先导入数据并查看数据分布
rm(list=ls())
options(stringsAsFactors = F)
library(Seurat)
library(ggplot2)
# 需要自己去 GSE150774 数据集主页下载 GSE150774_RAW 哦
# 把这个 GSM4558614_UCB2UCB3_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz 95.9 Mb 解压即可：
HP <- Read10X("GSE150774_RAW/HP0_filtered_gene_bc_matrices/")
HP[[1]] # RNA：Gene Expression
HP[[2]] # HTO：Antibody Capture
它这个文件夹里面，有 表达量矩阵，也有 HTO (A distinct Hashtag oligonucleotide) 标签，这样即使混合后也可以提供不同的HTO标签进行区分。
表达量矩阵和HTO标签需要取交集
#先读hto数据
yhto <- as.data.frame(HP$`Antibody Capture`)
rownames(yhto)
# 可以看到是两个样品
table(colSums(yhto)== 0)
pbmc.htos <- yhto[colSums(yhto)>0]
dim(pbmc.htos)
# 然后看表达量矩阵
pbmc.umis <- HP$`Gene Expression`
# 取交集
joint.bcs <- intersect(colnames(pbmc.umis), colnames(pbmc.htos))
length(joint.bcs)
# 前面的抗体信息和表达量信息，都需要过滤
# Subset RNA and HTO counts by joint cell barcodes
pbmc.umis <- pbmc.umis[, joint.bcs]
pbmc.htos <- as.matrix(pbmc.htos[, joint.bcs])
如果你的表达量矩阵跟HTO标签矩阵确实是同一个实验产出的，两者交集应该是非常好。
创建Seurat并将HTO置入对象中
取交集后，就可以进行seurat标准流程啦
# Setup Seurat object
pbmc.hashtag <- CreateSeuratObject(counts = pbmc.umis)
# Normalize RNA data with log normalization
pbmc.hashtag <- NormalizeData(pbmc.hashtag)
# Find and scale variable features
pbmc.hashtag <- FindVariableFeatures(pbmc.hashtag, selection.method = "mean.var.plot")
pbmc.hashtag <- ScaleData(pbmc.hashtag, features = VariableFeatures(pbmc.hashtag))
pbmc.hashtag
# Add HTO data as a new assay independent from RNA
pbmc.hashtag[["HTO"]] <- CreateAssayObject(counts = pbmc.htos)
names(pbmc.hashtag)
# Normalize HTO data, here we use centered log-ratio (CLR) transformation
pbmc.hashtag <- NormalizeData(pbmc.hashtag,
assay = "HTO",
normalization.method = "CLR")
head(pbmc.hashtag@meta.data)
VlnPlot(pbmc.hashtag, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA",
"nCount_HTO","nFeature_HTO"),
ncol = 2,pt.size = 0)
可以看到，这个时候其实是两个矩阵都进入了seurat对象里面哦，
利用HTODemux函数拆分数据
前面的seurat对象比较特殊，它有两个assay，如下所示：
> pbmc.hashtag
An object of class Seurat
32740 features across 18777 samples within 2 assays
Active assay: RNA (32738 features, 1749 variable features)
1 other assay present: HTO
这样的，有两个 assay的 seurat对象，就可以被HTODemux函数拆分数据，代码如下所示：
pbmc.hashtag <- HTODemux(pbmc.hashtag,
assay = "HTO",
positive.quantile = 0.99)
pbmc.hashtag
table(pbmc.hashtag$HTO_classification.global)
pbmc.hashtag@assays
table(pbmc.hashtag$hash.ID)
# ## Doublet Negative Singlet
# 152 14650 3975
# 可视化
Idents(pbmc.hashtag) <- "hash.ID"
VlnPlot(pbmc.hashtag, features = "nCount_RNA", pt.size = 0, log = TRUE)
FeatureScatter(pbmc.hashtag, feature1 = "rna_HBE1", feature2 = "rna_S100A9")
可以看到， 这个数据集质量有点问题，绝大部分的细胞都是阴性，有点意思。
数据提取
混合样品，拆开成为不同的seurat对象：
# First, we will remove negative cells from the object
table(Idents(pbmc.hashtag))
pbmc.hashtag.subset <- subset(pbmc.hashtag,
idents = c("Negative","Doublet"),
invert = TRUE)
table(Idents(pbmc.hashtag.subset))
pbmc.hashtag.subset <- RunPCA(pbmc.hashtag.subset)
pbmc.hashtag.subset <- RunUMAP(pbmc.hashtag.subset,dims=1:10)
DimPlot(pbmc.hashtag.subset)
#提取B0251：
B0251 <- subset(pbmc.hashtag,
idents = c("B0251 anti-human Hashtag1"))
#提取B0252：
B0252 <- subset(pbmc.hashtag,
idents = c("B0252 anti-human Hashtag2"))
多个单细胞对象需要合并后走harmony流程
sce.all <- merge( B0251, y= B0252 ,add.cell.ids = c('B0251','B0252'))
as.data.frame(sce.all@assays$RNA@counts[1:10, 1:2])
head(sce.all@meta.data, 10)
table(sce.all@meta.data$orig.ident)
library(stringr)
phe=as.data.frame(str_split(colnames(sce.all),'_',simplify = T))
head(phe)
sce.all@meta.data$orig.ident = phe$V1
table(sce.all@meta.data$orig.ident )
head(sce.all@meta.data)
# 下面是标准流程
sce=sce.all
sce <- NormalizeData(sce,
normalization.method = "LogNormalize",
scale.factor = 1e4)
sce <- FindVariableFeatures(sce)
sce <- ScaleData(sce)
sce <- RunPCA(sce, features = VariableFeatures(object = sce))
library(harmony)
seuratObj <- RunHarmony(sce, "orig.ident")
names(seuratObj@reductions)
seuratObj <- RunUMAP(seuratObj, dims = 1:15,
reduction = "harmony")
DimPlot(seuratObj,reduction = "umap",label=T )
sce=seuratObj
sce <- FindNeighbors(sce, reduction = "harmony",
dims = 1:15)
sce.all=sce
后面的结果就顺理成章了，分群注释，如下所示的结果：
唯一美中不足的就是最开始的两万多个细胞，居然过滤后仅仅是剩下三千左右细胞数量了。
如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示：
We thank Dr.Jianming Zeng(University of Macau), and all the members of his bioinformatics team, biotrainee, for generously sharing their experience and codes.
十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你。
腾讯云开发者
