单细胞转录组数据处理之降维聚类分群

Posted on by

前面我们一起学习了单细胞转录组数据的上游分析，而且了解了自己的项目的样本数量和测序量，还过滤了不合格的细胞和基因， 系列教程目录如下：

  • 01. 上游分析流程
  • 02. 课题多少个样品，测序数据量如何
  • 03. 过滤不合格细胞和基因（数据质控很重要）
  • 04. 过滤线粒体核糖体基因
  • 05. 去除细胞效应和基因效应
    理论上我们已经足够认识表达矩阵了，现在可以开始单细胞转录组数据的主角：降维聚类分群。如果你的背景知识不足，也可以先读一下综述，我们单细胞天地有中文指引：
  • 单细胞RNA-seq数据分析最佳实践（上）
  • 单细胞RNA-seq数据分析最佳实践（中）
  • 单细胞RNA-seq数据分析最佳实践（下）

    降维聚类分群是一条龙分析

    我们并不是开发单细胞数据处理算法，所以大概率上，大家其实会把降维聚类分群一起做了，在seurat3里面的代码是：

    sce <- NormalizeData(sce, normalization.method = "LogNormalize", scale.factor = 10000)
sce <- FindVariableFeatures(sce, selection.method = "vst", nfeatures = 2000) 
# 步骤 ScaleData 的耗时取决于电脑系统配置（保守估计大于一分钟）
sce <- ScaleData(sce) 
sce <- RunPCA(object = sce, pc.genes = VariableFeatures(sce)) 
sce <- FindNeighbors(sce, dims = 1:15)
sce <- FindClusters(sce, resolution = 0.2)
# 这个 resolution 可以调整，值越大，分出来的细胞亚群越多，默认是 0.8 
table(sce@meta.data$RNA_snn_res.0.2)

    首先看两种降维

    简单解释一下，这代码里面的FindVariableFeatures和RunPCA函数，是两种不同策略的降维。

  • 首先FindVariableFeatures是硬过滤，根据一些统计指标，比如sd,mad,vst等等来判断你输入的单细胞表达矩阵里面的2万多个基因里面，最重要的2000个基因，其余的1.8万个基因下游分析就不考虑了。
  • 然后RunPCA函数，其实跑完之后2000个基因会转变为2000个维度，但是我们通常看前面的十几个维度就ok了，所以也是一个效率非常高的降维方式。
    这个时候，你一定有疑问，为什么FindVariableFeatures是挑选2000个基因而不是其它数量呢？RunPCA函数跑完后我们应该是挑选前多少个维度呢？10个还是15个，还是20个还是50呢。

    然后看聚类分群

    聚类分群是紧密连接的，细胞可以看做是空间的不同点，如果是二维平面空间，点与点之间的距离很方便计算，距离的远近就决定着细胞是否属于一个类群。
    计算距离的公式很多，我们就不一一展开，但是需要注意的是二维平面空间，三维球体空间的细胞距离很方便计算，但是如果是50个维度的空间，计算几万个细胞之间的距离就很可怕了，如果是2000个维度，甚至是2万个维度，基本上个人计算机就可以放弃了。这就是为什么我们前面通常是需要降维的。
    下面是一个典型的单细胞转录组项目数据处理的描述：
    降维聚类分群
    可以看到他们的第一步降维是，选取top 5000的表达量离散度大的基因，第二步降维是选取top20的主成分。使用KNN-graph的聚类，最终定下来了10个细胞亚群。
    一般来说，如果单细胞转录组数据仅仅是文章生物学故事的一个环节，就会采取标准的seurat流程，如下所示：
    标准的seurat流程
    如果你看的文献足够多，还会发现，在降维聚类分群之后，通常是有一个细胞在二维平面的散点图展示，如下所示：
    细胞在二维平面的散点图
    如果你足够心细，也会发现其实细胞的空间距离排布坐标通常是tSNE和umap来展现。

    那我们说的tSNE和umap是怎么回事呢

    tSNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) 是一种非线性降维的算法，是流形学习的一种，当然，你大概率上是无需理解流形学习的，认识一下其它流形学习的经典方法即可，包括：Isomap，LLE，LE和diffusion maps等。我发现这篇推文介绍的非常好：单细胞中的流形（一）： 理解 tSNE中的perplexity，看完你需要记住的是；

  • 困惑度（perplexity）可以表示细胞的邻近个数，在tSNE图上的直观反映是细胞点的分布是否紧凑。perplexity设置越大，细胞分布越紧凑。
  • tSNE的参数设置：perplexity < (细胞数-1)/3，建议perplexity = 细胞数 / 50；
  • tSNE倾向于保留数据的局部结构。
    本来我还期待着他们继续讲解umap，但是看起来似乎公众号已经停更了。唉，现在搞分享，写原创教程也挺不容易的， 很容易就quit了。
    我给大家的策略是，反正你得多尝试，umap啥都尝试一遍，最后选择效果好的图表去展现即可。

    可以修改的参数

    第一次降维，表达矩阵里面通常是2~3万的基因数量，需要筛选到千这个数量级，可以是1000-5000，都是可以的。

    文末友情宣传

    强烈建议你推荐给身边的博士后以及年轻生物学PI，多一点数据认知，让他们的科研上一个台阶：

  • 全国巡讲全球听（买一得五）第3期（4月6日开始） ，你的生物信息学入门课
  • 生信技能树的2019年终总结 ，你的生物信息学成长宝藏
  • 2020学习主旋律，B站74小时免费教学视频为你领路
​

Comments are closed.