生物学背景知识之细胞周期推断

课程笔记

粉丝：有单细胞线上课程吗？

小编：什么？ 我们的单细胞转录组分析线上课程已经上线好久了，你们竟然都不知道吗，每篇推文后面的课程推荐没人看的吗，小编已哭晕在厕所

好了，戏演完了，下面郑重介绍下我们的单细胞线上课程：（详情戳下方链接） 

课程链接在：http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?cid=53 

这个课程笔记栏目记录了学员们学习单细胞转录组课程的学习笔记

希望大家能有所收获！

目录

 前 · 言 

第二单元第九讲：生物学背景知识之细胞周期推断

上一次说到通过PAM50基因进行乳腺癌分型，利用的就是自己的表达矩阵和PAM50基因比较，看表达量变化进行分类。细胞周期分类和PAM50类似，也是利用基因来推断G、S、M期(https://en.wikipedia.org/wiki/Cell_cycle)

Scran包使用

 依然第一步是加载矩阵 

rm(list = ls())
options(stringsAsFactors = F)
load(file = '../input.Rdata')
a[1:4,1:4]
head(df)

# 放入分群、样本批次信息
group_list=df$g
plate=df$plate
table(plate)

然后创建sce对象

library(scran)
sce <- SingleCellExperiment(list(counts=dat))
> sce
class: SingleCellExperiment
dim: 12198 768
metadata(0):
assays(1): counts
rownames(12198): 0610007P14Rik 0610009B22Rik ... ERCC-00170
 ERCC-00171
rowData names(0):
colnames(768): SS2_15_0048_A3 SS2_15_0048_A6 ... SS2_15_0049_P22
 SS2_15_0049_P24
colData names(0):
reducedDimNames(0):
spikeNames(0):

 主要使用cyclone函数 

cyclone函数主要需要三个元素：一个是sce单细胞对象，一个是pairs参数，还有就是gene.names参数。第一个已准备好，第二个参数的意思可以看帮助文档

# scran包安装好后，会在exdata文件夹中找到附件文件
library(org.Mm.eg.db)
# syste,.file会列出文件所在的路径，下图就是exdata文件夹下的文件，看到除了小鼠还有人的相关的RDS数据。这个RDS其实和平常看到的Rdata差不多，只不过Rdata是针对多个对象，Rds是针对一个对象进行存储和读取
mm.pairs <- readRDS(system.file("exdata", "mouse_cycle_markers.rds",
                               package="scran"))

然后是第三个参数：gene.names，cyclone函数需要使用ensembl基因名

# 将symbol转为ensembl基因
ensembl <- mapIds(org.Mm.eg.db, keys=rownames(sce),
                 keytype="SYMBOL", column="ENSEMBL")
> head(ensembl)
      0610007P14Rik        0610009B22Rik        0610009L18Rik
                 NA "ENSMUSG00000007777" "ENSMUSG00000043644"
      0610009O20Rik        0610010F05Rik        0610010K14Rik
                 NA "ENSMUSG00000042208" "ENSMUSG00000020831"

三者齐全，可以进行细胞周期计算：

system.time(assigned <- cyclone(sce, pairs=mm.pairs, gene.names=ensembl))
# 这一过程会比较慢，用system.time计算一下时间看看，大约一分半
# user system elapsed
# 96.229   0.767 104.666
save(assigned,file = 'cell_cycle_assigned.Rdata')
> str(assigned) # 包含了phases、scores、normalized.scores三个元素
List of 3
$ phases           : chr [1:768] "G1" "G1" "G1" "G1" ...
$ scores           :'data.frame':768 obs. of  3 variables:
 ..$ G1 : num [1:768] 1 0.997 0.997 1 1 1 1 0.937 1 1 ...
 ..$ S  : num [1:768] 0.119 0.002 0.039 0.011 0.395 0.009 0.011 0.008 0.04 0.013 ...
 ..$ G2M: num [1:768] 0.004 0.01 0.02 0.002 0 0 0.02 0.126 0 0.023 ...
$ normalized.scores:'data.frame':768 obs. of  3 variables:
 ..$ G1 : num [1:768] 0.89 0.988 0.944 0.987 0.717 ...
 ..$ S  : num [1:768] 0.10597 0.00198 0.03693 0.01086 0.28315 ...
 ..$ G2M: num [1:768] 0.00356 0.00991 0.01894 0.00197 0 ...

下面就根据assigned进行操作

> head(assigned$scores)
    G1     S   G2M
1 1.000 0.119 0.004
2 0.997 0.002 0.010
3 0.997 0.039 0.020
4 1.000 0.011 0.002
5 1.000 0.395 0.000
6 1.000 0.009 0.000
> table(assigned$phases)

G1 G2M   S
723  34  11

# 作图(利用score和phases这两个元素)
draw=cbind(assigned$score,assigned$phases)
attach(draw) #attach的目的就是现在加载，之后直接引用即可
library(scatterplot3d)
scatterplot3d(G1, S, G2M, angle=20,
             color = rainbow(3)[as.numeric(as.factor(assigned$phases))],
             grid=TRUE, box=FALSE)
detach(draw)

还能做个热图(就是在anno_col上不断加内容即可)

library(pheatmap)
# 取差异前100基因
cg=names(tail(sort(apply(dat,1,sd)),100))
# 矩阵归一化
n=t(scale(t(dat[cg,])))
# 原来的样本注释信息 df中包含了 g、plate 、n_g、all信息，现在新增phases信息
df$cellcycle=assigned$phases
ac=df
rownames(ac)=colnames(n)
pheatmap(n,show_colnames =F,show_rownames = F,
        annotation_col=ac)
dev.off()

“

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如果你对单细胞转录组研究感兴趣，但又不知道如何入门，也许你可以关注一下下面的课程

”

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