无论如何也不可能达到文献的完美分群？

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安排学徒复现一个新鲜出炉的阿兹海默症的单细胞文章：《Characterisation of premature cell senescence in Alzheimer’s disease using single nuclear transcriptomics》：

对应的数据集是：GSE264648，大家很容易读取作者提供的表达量矩阵然后进行降维聚类分群，如下所示的7个亚群泾渭分明，干净的让人神往！

7个亚群泾渭分明

我们可以读取作者提供的文件：

ct=readRDS('inputs/GSE264648_counts_all_celltype.rds')
ct 
meta= readRDS('inputs/GSE264648_metadata_all_celltype.rds')
head(meta)
identical(colnames(ct),rownames(meta))
sce.all=CreateSeuratObject(counts = ct ,
 meta.data = meta)
as.data.frame(sce.all@assays$RNA$counts[1:10, 1:2])
head(sce.all@meta.data, 10)
table(sce.all$orig.ident) 
sce.all

但是降维聚类分群结果跟文章差异就很大，如下所示：

跟文章差异就很大

可以看到，我们有一个7亚群，是质量很低的，其实是可以提高过滤的标准：

sce.all.filt
sce.all.filt=subset(sce.all.filt,subset = percent_mito < 20 &
 # nCount_RNA <10000 &
 # nFeature_RNA <7500 &
 nFeature_RNA>500)

这样的话，可以删除1万左右的细胞，剩下的19万细胞的降维聚类分群结果如下所示：

剩下的19万细胞

如果我们仔细看作者提供的信息，其实是有 Liger 这个算法做多样品整合，而我们通常是harmony：

2.9M Aug 21 19:18 GSE264648_UMAP_Liger_all_celltype.rds
1.4G Aug 21 19:18 GSE264648_counts_all_celltype.rds
8.4M Aug 21 19:18 GSE264648_metadata_all_celltype.rds

我让大模型帮我整理了一下Liger和Harmony是两种用于多样本单细胞转录组数据整合的算法：

它们各自有不同的特点、优势和局限性 ：

Liger (Likelihood-based Integration of Genomic Datasets with Replication)

特点:

  • Liger使用贝叶斯分层模型来整合数据集。
  • 它考虑了技术变异性和生物学变异性。
  • Liger适用于整合具有或没有重复的转录组数据集。

优点:

  • 能够处理不同平台和批次的数据集。
  • 通过考虑重复，可以更准确地估计变异性。
  • 灵活处理缺失数据。

局限性:

  • 计算成本可能较高，特别是在处理大型数据集时。
  • 需要对贝叶斯统计有一定的了解。

Harmony (Hierarchical Alignment and Orthogonal Modeling)

特点:

  • Harmony使用线性回归模型来整合数据集。
  • 它通过正交分解来去除批次效应。
  • Harmony适用于大规模数据集的整合。

优点:

  • 计算效率高，适合处理大规模数据集。
  • 易于实现和使用。
  • 可以通过调整参数来控制整合的严格程度。

局限性:

  • 对于小样本数据集可能不够敏感。
  • 在某些情况下可能无法完全去除批次效应。

异同点

相似之处:

  • 两者都旨在整合来自不同批次或平台的单细胞转录组数据。
  • 都试图去除批次效应，以揭示生物学变异性。

不同之处:

  • 方法论：Liger基于贝叶斯统计，而Harmony基于线性回归和正交分解。
  • 计算效率：Harmony通常更快，尤其是在大数据集上。
  • 灵活性：Liger可能在处理不同类型数据时更加灵活。
  • 统计基础：Liger需要用户对贝叶斯统计有更深的理解，而Harmony的方法更直观易懂。

应用场景

  • 当数据集具有不同来源、平台，并且需要考虑重复时，Liger可能是更好的选择。
  • 当处理大规模数据集，并且需要快速整合时，Harmony可能更合适。

结论

选择哪种算法取决于具体的数据特性、计算资源和用户对统计方法的熟悉程度。在实际应用中，可能需要尝试多种方法，以确定哪种方法最适合特定的数据集和研究目标。此外，数据预处理和后处理步骤也对最终的整合效果有重要影响。

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