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单细胞分析实录(8): 展示marker基因的4种图形（一）
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今天的内容讲讲单细胞文章中经常出现的展示细胞marker的图：tsne/umap图、热图、堆叠小提琴图、气泡图，每个图我都会用两种方法绘制。 使用的数据来自文献：Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma. 去年7月发表在Cell Research上的关于鼻咽癌的文章，数据下载：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE150430
髓系细胞数量相对少一些，为了方便演示，选它作为例子。 library(Seurat) library(tidyverse) library(harmony) Myeloid=read.table("Myeloid_mat.txt",header = T,row.names = 1,sep = "\t",stringsAsFactors = F) Myeloid_anno=read.table("Myeloid_anno.txt",header = T,sep = "\t",stringsAsFactors = F)导入数据的时候需要注意一个地方：从cell ranger得到的矩阵，每一列的列名会在CB后面加上"-1"这个字符串，在R里面导入数据时，会自动转化为".1"，在做匹配的时候需要注意一下。我已经提前转换为"_1" > summary(as.numeric(Myeloid["CD14",])) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.000 0.000 0.689 1.080 2.111 4.500 > summary(as.numeric(Myeloid["PTPRC",])) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.000 1.200 1.681 1.607 2.124 3.520考虑到下载的表达矩阵，表达值都不是整数，且大于0，推测该矩阵已经经过了标准化，因此下面的流程会跳过这一步 0. Seurat流程我们直接把注释结果赋值到[email protected]矩阵中，后面省去聚类这一步 mye.seu=CreateSeuratObject(Myeloid) [email protected]$CB=rownames([email protected]) [email protected]=merge([email protected],Myeloid_anno,by="CB") rownames([email protected])[email protected]$CB #替代LogNormalize这一步 mye.seu[["RNA"]]@data=mye.seu[["RNA"]]@counts mye.seu %arrange(celltype) rownames(colanno)=colanno$CB colanno$CB=NULL colanno$celltype=factor(colanno$celltype,levels = unique(colanno$celltype))先对细胞进行排序，按照celltype的顺序，然后对基因排序 rowanno=markerdf1 rowanno=rowanno%>%arrange(celltype)提取scale矩阵的行列时，按照上面的顺序 mat4=mye.seu[["RNA"]]@scale.data[rowanno$gene,rownames(colanno)] mat4[mat4>=2.5]=2.5 mat4[mat4 < (-1.5)]= -1.5 #小于负数时，加括号！下面就是绘图代码了，我加了分界线，使其看上去更有区分度 pheatmap(mat4,cluster_rows = F,cluster_cols = F, show_colnames = F, annotation_col = colanno, gaps_row=as.numeric(cumsum(table(rowanno$celltype))[-6]), gaps_col=as.numeric(cumsum(table(colanno$celltype))[-6]), filename="heatmap.2.pdf",width=11,height = 7 )
先写到这儿吧（原本以为能写完的），剩下的气泡图、堆叠小提琴图改天再补上。 因水平有限，有错误的地方，欢迎批评指正！ |
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