单细胞数据分析中scran包进行细胞周期分析时细胞周期marker基因的转换

DoubleHelix

发布于 2022-12-16 18:43:17

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发布于 2022-12-16 18:43:17

scran包cyclone函数是利用‘marker基因对’表达来对细胞所在周期阶段进行预测的方法Scialdone (2015)

“maker基因对”由作者根据训练集细胞（已注释了cell cycle）的基因表达特征产生，我们可以直接使用。对于每一细胞周期阶段（人/鼠）都有一组“maker基因对”集合。

# BiocManager::install("scran")
library(scran)
mm.pairs <- readRDS(system.file("exdata", "mouse_cycle_markers.rds", 
                                package="scran"))

str(mm.pairs)
head(mm.pairs$G1)

这里默认提供marker基因对是ensemble格式，如果Seurat对象中表达数据提供的是其它类型的基因ID，通常就是SYMBOL或者Ensemble，如果是Seurat对象中表达数据的基因名称是SYMBOL，那么我们需要转化一下ID。各种基因ID转换参考文章：生信中各种ID转换。下面是对小鼠的基因对进行转换。

###基因转换
library(clusterProfiler)
library(org.Mm.eg.db)
# x <- names(mm.pairs)[1]
trs <- lapply(names(mm.pairs), function(x){
  df <- mm.pairs[[x]]
  first <- bitr(mm.pairs[[x]][,1],
                fromType= "ENSEMBL", toType="SYMBOL",
                OrgDb="org.Mm.eg.db")
  
  second <- bitr(mm.pairs[[x]][,2],
                 fromType= "ENSEMBL", toType="SYMBOL",
                 OrgDb="org.Mm.eg.db")
  df <- df[first$ENSEMBL %in% df$first,]
  df <- df[second$ENSEMBL %in% df$second,]
  
  df$first <-  lapply(df$first, function(x){
    first[first$ENSEMBL == x,2][1] 
  })  %>% unlist()
  
  df$second <-  lapply(df$second, function(x){
    second[second$ENSEMBL == x,2][1] 
  })  %>% unlist()
  
  return(df)
})
names(trs) <- names(mm.pairs)

对于人的也一样，换一下数据库就行了。

# BiocManager::install("scran")
library(scran)
hs.pairs <- readRDS(system.file("exdata", "human_cycle_markers.rds", 
                                package="scran"))

str(hs.pairs)
head(hs.pairs$G1)

###基因转换
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
# x <- names(hs.pairs)[1]
htrs <- lapply(names(hs.pairs), function(x){
  df <- hs.pairs[[x]]
  first <- bitr(hs.pairs[[x]][,1],
                fromType= "ENSEMBL", toType="SYMBOL",
                OrgDb="org.Hs.eg.db")
  
  second <- bitr(hs.pairs[[x]][,2],
                 fromType= "ENSEMBL", toType="SYMBOL",
                 OrgDb="org.Hs.eg.db")
  df <- df[first$ENSEMBL %in% df$first,]
  df <- df[second$ENSEMBL %in% df$second,]
  
  df$first <-  lapply(df$first, function(x){
    first[first$ENSEMBL == x,2][1] 
  })  %>% unlist()
  
  df$second <-  lapply(df$second, function(x){
    second[second$ENSEMBL == x,2][1] 
  })  %>% unlist()
  
  return(df)
})
names(htrs) <- names(hs.pairs)