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单细胞转录组高级分析介绍

生信阿拉丁 生信阿拉丁 2022-05-16

单细胞转录组高级分析介绍


在第一篇单细胞转录组(Single cell RNA)概述里,我们介绍的是单细胞转录组基本知识研究概况


基于此,在上一篇单细胞转录组亚群分析里,则详细讲述了细胞亚群的鉴定亚群之间的差异以及发育轨迹分析等诸多分析策略。


这一篇中,我们将介绍一些单细胞转录组相关的高级分析




NO.1细胞通讯分析(配体受体分析)

细胞通讯分析即受体配体分析,目前能进行的分析主要是基于CellPhoneDB数据库进行受体配体匹配分析,根据每个细胞亚群中受体配体的表达,研究亚群之间的细胞通讯关系,从而为研究细胞亚群的功能、发育轨迹、细胞亚群的相关性提供线索。

CellPhoneDB:https://www.cellphonedb.org/


目前该数据主要是提供的人的相应数据,其他物种的数据库基本上是根据同源基因来进行匹配的。




做细胞通讯分析一个比较简单实用的工具-iTALK。其结果如上图所示,左图展示了不同亚群之间的相关性,右图展示了亚群中某个关系较近的基因具体与其他亚群的关系。 

iTALK:https://github.com/Coolgenome/iTALK

NO.2转 录 因 子 分 析

转录因子分析有两种方式,一种是根据已有的数据库,对所有的差异基因或者marker基因进行转录因子注释,得到相应的结果,看看是否有相关的转录因子。


另外一种方式是通过SCENIC工具进行转录因子数据分析。SCENIC首先会计算基因的共表达,分成不同的模块,根据转录因子及其靶基因,把转录因子及其靶基因作为一个整体的模块,来计算该基因集在所有细胞或者亚群中的得分,得到转录调控的关键转录因子及其关键基因。


目前SCENIC主要支持物种有人、小鼠、果蝇。这个工具还与seurat具有较好的兼容性,可以在seurat聚类图中展示关键转录因子。


NO.3RNA velocyto 分 析

RNA velocyto是发育轨迹分析的一种方法。它的输入文件为bam文件,通过bam文件,计算每个细胞或者基因的剪切表达数目与未剪切的表达数目,来计算RNA 速率。RNA 速率具有方向性,因此得到的结果对发育估计也提供了一种较好的提示。其结果如下图所示:



NO.4转录组与VDJ联合分析

10xGenomics公司提供了一种将转录组与VDJ联合分析的平台,我们可以对同一个细胞,同时获得其转录组数据和VDJ数据,从而进一步深入研究其免疫特征。


    

上图的聚类和基因表达热图是基于表达量数据进行分析的聚类结果,VDJ分布图展示了具有VDJ的细胞在转录组表达上分布在哪个亚群。clonetype图展示了某个特定克隆型在表达数据上的分布。


VDJ结果可以反映细胞亚群的相似性,如果两个亚群的VDJ表型一致,那么两个亚群的相似性越高。



NO.5单细胞转录组与ATAC联合分析



如上图所示,可以将单细胞转录组与单细胞ATAC数据联合分析,进行降维聚类,更进一步研究转录调控的关键问题,解析不同细胞类型及关键的分子特征和调控。  


NO.6单细胞基因调控网络分析

由于单细胞数据较大,细胞数目较多,因此普通单细胞转录组的共表达分析不太适合单细胞转录组数据。比如WGCNA是不太适合10xGenomics单细胞转录组数据进行普通调控分析(如果挑选部分基因另说)。


目前单细胞转录组关于基因调控网络分析的工具也较多,大部分分析工具的输入文件除了需要表达矩阵以外,还需要输入细胞发育轨迹的拟时间值辅助进行调控网络分析。下图为调控网络分析的一个示范。

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1713-4



NO.7批 次 效 应 矫 正

说到批次矫正,这是转录调控研究中最重要的一个问题,不管是单细胞转录组还是Bulk RNA 都存在这个问题。


目前单细胞转录组的批次矫正的工具有很多种,比如ConosLIGER、 fastMNNHarmony

ALRA以及seurat的CCA


各工具链接如下:

Conos:https://github.com/hms-dbmi/conos

LIGER:https://github.com/MacoskoLab/liger

fastMNN:https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/scran.html

Harmony:https://github.com/immunogenomics/harmony

ALRA:https://github.com/KlugerLab/ALRA)

CCA:https://satijalab.org/seurat/v3.1/integration.html


不同的方法有自己的优势,目前应用最广的是CCA批次矫正,上述工具基本上都与seurat工具无缝对接。在这里就不一一进行介绍了。 


NO.8写  在  最  后

单细胞转录组分析的相关内容,此次就介绍到这里。这是自己对单细胞的一些理解,有不完善的地方,主要是对单细胞转录组进行了一个整体的概述。


具体每个分析如何进行并未详述,大家如果有感兴趣的,可以自己查阅一下,或者大家在后台留言,然后根据大家的留言进行后续更新。 


NO.9参  考  文  献

1.Giovanni Iacono, Ramon Massoni-Badosa, Holger Heyn. Single-cell transcriptomics unveils gene regulatory network plasticity[J]. Genome biology, 2019, 20(1).

2.Gioele L M , Ruslan S , Amit Z , et al. RNA velocity of single cells[J]. Nature, 2018.

3.Park J , Shrestha R , Qiu C , et al. Single-cell transcriptomics of the mouse kidney reveals potential cellular targets of kidney disease[J]. Science, 2018:eaar2131.

4.Zhang X, Lan Y, Xu J, et al. CellMarker: a manually curated resource of cell markers in human and mouse[J]. Nucleic Acids Research, 2019.

5.Aran D, Looney A P, Liu L, et al. Reference-based analysis of lung single-cell sequencing reveals a transitional profibrotic macrophage[J]. Nature Immunology, 2019, 20(2): 163-172.

6.Aibar S , González-Blas, Carmen Bravo, Moerman T , et al. SCENIC: single-cell regulatory network inference and clustering[J]. Nature Methods, 2017.

7.Wouter, Saelens, Robrecht, et al. A comparison of single-cell trajectory inference methods[J]. Nature Biotechnology, 2019.

8.F, Alexander, Wolf, et al. PAGA: graph abstraction reconciles clustering with trajectory inference through a topology preserving map of single cells.[J]. Genome biology, 2019.

9.Diether L , Els W , Bram B , et al. Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment[J]. Nature Medicine, 2018.

10.Zheng C , Zheng L , Yoo J K , et al. Landscape of Infiltrating T Cells in Liver Cancer Revealed by Single-Cell Sequencing[J]. Cell, 2017, 169(7):1342-1356.e16.


作者:尧小飞

审稿:童蒙

编辑:angelica

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