2022-09-14 04:43:30, 欧易生物 上海欧易生物医学科技有限公司
细胞轨迹分析是常见的单细胞数据下游分析,根据细胞的表达情况对每个细胞进行排序,进而模拟预测出细胞的动态发育变化。常见的轨迹分析方法有拟时序分析(monocle2/monocle3)和RNA速率分析(RNAVelocity),但由于单细胞数据的复杂性,以及科研需求的个性化,各有优劣的上百种软件[1],到底哪一个才能更好的阐明实验结果?这里为大家推荐一款非常适合关注线性单细胞谱系发育的软件--- 天蝎座 SCORPIUS,各位老师一起来看看吧!
1.SCORPIUS原理简介
SCORPIUS是一款R包,通过scRNA测序数据来推测细胞的线性发育过程。预印本发表链接是:SCORPIUS improves trajectory inference and identifies novel modules in dendritic cell development [2],目前已有 67次引用。分析中,软件主要通过3步计算来预测细胞的发育轨迹:
1.降维重聚类:计算相关距离,过滤掉离域值后多维缩放(spearman);
2.计算通过 k 个聚类中心的最短路径,并使用主曲线算法迭代地将该路径拟合到数据,创建初始路径(principal_curve),并预测主曲线输出的细胞排序;
3.特征选择过程中,使用表达数据训练随机森林,计算每个基因的重要性。
最后,再根据每个细胞的假时间,以及筛选到的重要基因,对结果进行汇总,并展示出不同条件下细胞沿假时间的发育情况。
2.SCORPIUS分析方法
2.1降维聚类和假时间预测
首先从上游单细胞分析数据(RDS/h5seurat)提取表达信息,计算细胞间的相关距离(spearman),以及簇中心之间的euclidean距离。基于这个结果,我们可以进一步找到连接所有聚类中心的最短路径。
降维聚类和每个细胞的排序将会以图表的结果提供。部分示例见表1:time为细胞发育过程中的假时间排序(0~1),comp1~3 为缩放后细胞的空间位置。预测的线性发育时间也可以根据实际细胞类型或分组进行调整。
2.2 筛选重要基因
其次,软件采用随机森林方法,计算并筛选出最重要基因,然后对结果进行BH矫正,获得在时间变化过程中的重要基因列表,后面将在可视化热图中展示。
2.3 可视化绘图
最后,根据上一步筛选得到的重要基因,结合假时间趋势,以热图的形式展示出细胞的发育变化。我们也可提供自己感兴趣的基因单独展示,比如梯度发育阶段表达变化较大的基因,或者多种细胞类型的marker基因。
而后,作者也在多种数据中对该软件进行了验证[3],结果都比较理想,说明该软件在单细胞的空间位置分布,以及细胞的轨迹预测,进而拓展至细胞的发育、分化或者复杂代谢背景的细胞功能识别中,都有较广泛的适用性。
参考文献:
[1] Cole Trapnell. Defining cell types and states with single-cell genomics. Genome Research, 25(10):1491–1498, 2015.
[2] SCORPIUS improves trajectory inference and identifies novel modules in dendritic cell development. Biorxiv,2016.
[3] Schlitzer A , Sivakamasundari V , Chen J , et al. Identification of cDC1- and cDC2-committed DC progenitors reveals early lineage priming at the common DC progenitor stage in the bone marrow[J]. Nature Immunology, 2015, 16(7):718-728.
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排版人:小久
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