基于Seurat结果推断单细胞群肿瘤纯度之ESTIMATE

Original 周运来单细胞天地 2022-06-07

收录于合集 #Seurat教程 30个

分享是一种态度

Inferring tumour purity and stromal and immune cell admixture from expression data.，NC,3013

单细胞转录组是揭示细胞异质性的的有力武器，鉴于肿瘤的异质性，这一点在肿瘤样本中表现尤为突出。所以肿瘤样本的单细胞转录组就不只是无监督地分个群那么简单，基于我们对肿瘤样本已经积累起来的生物学背景（如TCGA），我们可以从更多侧面来反映和说明肿瘤样本的异质性。

今天给大家介绍一款根据stromal和immune细胞比例估算肿瘤纯度的工具：ESTIMATE。之前是基于bulk表达谱来做的，在简书已经有详细的介绍了：

文章解读：
利用表达数据计算基质打分与免疫打分进而预测肿瘤纯度 --- ESTIMATE

代码实践：
使用ESTIMATE来根据stromal和immune细胞比例估算肿瘤纯度

ESTIMATE (Estimation of STromal and Immune cells in MAlignant Tumor tissues using Expression data) is a tool for predicting tumor purity, and the presence of infiltrating stromal/immune cells in tumor tissues using gene expression data. ESTIMATE algorithm is based on single sample Gene Set Enrichment Analysis and generates three scores:

stromal score (that captures the presence of stroma in tumor tissue),
immune score (that represents the infiltration of immune cells in tumor tissue), and
estimate score (that infers tumor purity).

可以看到和目前单细胞转录组中有些基于富集的细胞类型定义还是很像的，根据一个基因list通过某种规则（这里是ssGSEA）来对细胞打分，进而推断出细胞的类型。

所以正如生信技能树在简书上所言：

其实对大部分使用该包的的文章来说，需要的反而是该包定义的2个基因集，stromal 和 immune , 列表是：

1StromalSignature    estimate    DCN PAPPA   SFRP4   THBS2   LY86    CXCL14  FOXF1   COL10A1 ACTG2   APBB1IP SH2D1A  SULF1   MSR1    C3AR1   FAP PTGIS   ITGBL1  BGN CXCL12  ECM2    FCGR2A  MS4A4A  WISP1   COL1A2  MS4A6A  EDNRA   VCAM1   GPR124  SCUBE2  AIF1    HEPH    LUM PTGER3  RUNX1T1 CDH5    PIK3R5  RAMP3   LDB2    COX7A1  EDIL3   DDR2    FCGR2B  LPPR4   COL15A1 AOC3    ITIH3   FMO1    PRKG1   PLXDC1  VSIG4   COL6A3  SGCD    COL3A1  F13A1   OLFML1IGSF6 COMP    HGF GIMAP5  ABCA6   ITGAM   MAF ITM2A   CLEC7A  ASPN    LRRC15  ERG CD86    TRAT1   COL8A2  TCF21   CD93    CD163   GREM1   LMOD1TLR2   ZEB2    C1QB    KCNJ8   KDR CD33    RASGRP3 TNFSF4  CCR1    CSF1R   BTK MFAP5   MXRA5   ISLR    ARHGAP28    ZFPM2   TLR7    ADAM12  OLFML2B ENPP2   CILP    SIGLEC1 SPON2   PLXNC1  ADAMTS5 SAMSN1  CH25H   COL14A1 EMCN    RGS4    PCDH12  RARRES2 CD248   PDGFRB  C1QA    COL5A3  IGF1    SP140TFEC   TNN ATP8B4  ZNF423  FRZB    SERPING1    ENPEP   CD14    DIO2    FPR1    IL18R1  HDC TXNDC3  PDE2A   RSAD2   ITIH5   FASLG   MMP3    NOX4    WNT2    LRRC32  CXCL9   ODZ4    FBLN2   EGFL6   IL1B    SPON1   CD200
2
3ImmuneSignature estimate    LCP2    LSP1    FYB PLEK    HCK IL10RA  LILRB1  NCKAP1L LAIR1   NCF2    CYBB    PTPRC   IL7R    LAPTM5  CD53    EVI2BSLA    ITGB2   GIMAP4  MYO1F   HCLS1   MNDA    IL2RG   CD48    AOAH    CCL5    LTB GMFG    GIMAP6  GZMK    LST1    GPR65   LILRB2  WIPF1   CD37    BIN2    FCER1G  IKZF1   TYROBP  FGL2    FLI1    IRF8    ARHGAP15    SH2B3   TNFRSF1B    DOCK2   CD2 ARHGEF6 CORO1A  LY96    LYZ ITGAL   TNFAIP3 RNASE6TGFB1 PSTPIP1 CST7    RGS1    FGR SELL    MICAL1  TRAF3IP3    ITGA4   MAFB    ARHGDIB IL4R    RHOH    HLA-DPA1    NKG7    NCF4    LPXN    ITK SELPLG  HLA-DPB1    CD3D    CD300A  IL2RB   ADCY7   PTGER4  SRGN    CD247   CCR7    MSN ALOX5AP PTGER2  RAC2    GBP2    VAV1    CLEC2B  P2RY14  NFKBIAS100A9    IFI30   MFSD1   RASSF2  TPP1    RHOG    CLEC4A  GZMB    PVRIG   S100A8  CASP1   BCL2A1  HLA-E   KLRB1   GNLY    RAB27A  IL18RAP TPST2   EMP3    GMIP    LCK IL32    PTPRCAP LGALS9  CCDC69  SAMHD1  TAP1    GBP1    CTSS    GZMH    ADAM8   GLRX    PRF1    CD69    HLA-B   HLA-DMA CD74    KLRK1   PTPRE   HLA-DRA VNN2    TCIRG1  RABGAP1L    CSTA    ZAP70   HLA-F   HLA-G   CD52    CD302   CD27

其实这R包的函数本不多：

1# 安装一下
2library(utils)
3rforge <- "http://r-forge.r-project.org"
4install.packages("estimate", repos=rforge, dependencies=TRUE)

在这里我们就不再?estimateScore来一步一步执行示例数据了，虽然对于新手来说这一步往往是不能省略的。实在想看就看技能树的吧：使用ESTIMATE来根据stromal和immune细胞比例估算肿瘤纯度

我就想，这么好的工具单细胞能不能使用呢？我也是表达谱啊，应该是可以的吧，如果可以，Seurat的数据格式可不可以直接做呢？

带着一系列疑问我们来试试。

无疑，作为表达谱我是合格的。关键就是数据格式的问题了。我们发现这个R包操作的都是路径，就连表达谱要求的都是：?estimate::filterCommonGenes。如果想传入一个Seurat的对象我们是要改造一个函数了。

1myfilterCommonGenes <- edit(estimate::filterCommonGenes)

看到这个函数的文件读入是用read.table的：

 1function (input.f, output.f, id = c("GeneSymbol", "EntrezID")) 
 2{
 3  stopifnot((is.character(input.f) && length(input.f) == 1 && 
 4    nzchar(input.f)) || (inherits(input.f, "connection") && 
 5    isOpen(input.f, "r")))
 6  stopifnot((is.character(output.f) && length(output.f) == 
 7    1 && nzchar(output.f)))
 8  id <- match.arg(id)
 9  input.df <- read.table(input.f, header = TRUE, row.names = 1, 
10    sep = "\t", quote = "", stringsAsFactors = FALSE)
11  merged.df <- merge(common_genes, input.df, by.x = id, by.y = "row.names")
12  rownames(merged.df) <- merged.df$GeneSymbol
13  merged.df <- merged.df[, -1:-ncol(common_genes)]
14  print(sprintf("Merged dataset includes %d genes (%d mismatched).", 
15    nrow(merged.df), nrow(common_genes) - nrow(merged.df)))
16  outputGCT(merged.df, output.f)
17}

我想直接把seurat的某个gene-cell矩阵对象给它，于是就把输入改成：

 1myfilterCommonGenes <- function(input.f, output.f, id = c("GeneSymbol", "EntrezID"))
 2{
 3
 4  id <- match.arg(id)
 5  input.df <- input.f
 6  merged.df <- merge(common_genes, input.df, by.x = id, by.y = "row.names")
 7  rownames(merged.df) <- merged.df$GeneSymbol
 8  merged.df <- merged.df[, -1:-ncol(common_genes)]
 9  print(sprintf("Merged dataset includes %d genes (%d mismatched).",
10                nrow(merged.df), nrow(common_genes) - nrow(merged.df)))
11  outputGCT(merged.df, output.f)
12}

为了让改造后的函数依然在estimated的环境之中：

1environment(myfilterCommonGenes) <-  environment(estimate::filterCommonGenes)

我们来试试，读入我们熟悉的pbmc数据，注意这里的数据仅作为Seurat的演示示例：

1pbmc <- readRDS('G:\\Desktop\\Desktop\\RStudio\\single_cell\\filtered_gene_bc_matrices\\hg19pbmc_tutorial.rds')
2
3DefaultAssay(pbmc) <- "RNA"
4myfilterCommonGenes(input.f= as.matrix(pbmc@assays$RNA@data), output.f=paste0("matrixgenes.gct"), id="GeneSymbol")

一行提示：

1[1] "Merged dataset includes 7295 genes (3117 mismatched)."

同时，在当前路径下生成了matrixgenes.gct,然后我们启动打分程序：

1?estimateScore # 还是建议大家多问
2# c("affymetrix", "agilent", "illumina") 
3estimateScore(paste0("matrixgenes.gct"),paste0("estimate_score.gct"), platform= "affymetrix")
4
5[1] "1 gene set: StromalSignature  overlap= 58"
6[1] "2 gene set: ImmuneSignature  overlap= 141"   # 可以看到overlap的基因比较少，我们毕竟是10X的数据啊。

我们比较感兴趣的就是这个打分文件estimate_score.gct,我们来看那看是怎样的，以及如何把它写入Seurat对象中。

1estimate_score <- read.table(paste0("estimate_score.gct"),header = F,skip=2,stringsAsFactors = FALSE)
2
3estimate_score <- t(estimate_score)
4rownames(estimate_score) <- estimate_score[,1]
5colnames(estimate_score) <- estimate_score[2,]
6estimate_score <- estimate_score[-c(1:2),]
7estimate_score[1:4,1:4]

读进来的被字符串化了：

1               Description      StromalScore       ImmuneScore        ESTIMATEScore     
2AAACATACAACCAC "AAACATACAACCAC" "269.574325901855" "1068.73943272047" "1338.31375862232"
3AAACATTGAGCTAC "AAACATTGAGCTAC" "157.640476166265" "1245.7269262377"  "1403.36740240396"
4AAACATTGATCAGC "AAACATTGATCAGC" "399.842094329677" "1208.89031399533" "1608.732408325"  
5AAACCGTGCTTCCG "AAACCGTGCTTCCG" "595.490469453362" "1418.44175293577" "2013.93222238914"

所以AddMetaData要处理一下：

1pbmc<-AddMetaData(pbmc,metadata = estimate_score,col.name = colnames(df))
2pbmc@meta.data$StromalScore <- as.numeric(as.vector(pbmc@meta.data$StromalScore))
3pbmc@meta.data$ImmuneScore <- as.numeric(as.vector(pbmc@meta.data$ImmuneScore))
4pbmc@meta.data$TumorPurity <- as.numeric(as.vector(pbmc@meta.data$TumorPurity))
5pbmc@meta.data$ESTIMATEScore <- as.numeric(as.vector(pbmc@meta.data$ESTIMATEScore))

可以看到给每个细胞都打了分，bulk的一个样本是一个组织，可以用肿瘤纯度，单个细胞也还是有的吗？所以，是不是可以用某一群的平均表达谱来做呢？其实看到这只是根据基因列表的打分机制，这也未尝不可。

 1head(pbmc@meta.data)
 2               orig.ident nCount_RNA nFeature_RNA percent.mt RNA_snn_res.0.5 seurat_clusters    Description
 3AAACATACAACCAC     pbmc3k       2419          779  3.0177759               1               1 AAACATACAACCAC
 4AAACATTGAGCTAC     pbmc3k       4903         1352  3.7935958               3               3 AAACATTGAGCTAC
 5AAACATTGATCAGC     pbmc3k       3147         1129  0.8897363               1               1 AAACATTGATCAGC
 6AAACCGTGCTTCCG     pbmc3k       2639          960  1.7430845               2               2 AAACCGTGCTTCCG
 7AAACCGTGTATGCG     pbmc3k        980          521  1.2244898               6               6 AAACCGTGTATGCG
 8AAACGCACTGGTAC     pbmc3k       2163          781  1.6643551               1               1 AAACGCACTGGTAC
 9               StromalScore ImmuneScore ESTIMATEScore TumorPurity
10AAACATACAACCAC     269.5743    1068.739      1338.314   0.6956758
11AAACATTGAGCTAC     157.6405    1245.727      1403.367   0.6887845
12AAACATTGATCAGC     399.8421    1208.890      1608.732   0.6666206
13AAACCGTGCTTCCG     595.4905    1418.442      2013.932   0.6211327
14AAACCGTGTATGCG     540.3476    1019.445      1559.792   0.6719582
15AAACGCACTGGTAC     366.6339    1103.304      1469.938   0.6816675

可视化一下,看看不同分群下，"StromalScore" "ImmuneScore" "ESTIMATEScore" "TumorPurity" 四个分数的比例：

1p1<- RidgePlot(pbmc,features = "StromalScore")
2p2<- RidgePlot(pbmc,features = "ImmuneScore")
3p3<- RidgePlot(pbmc,features = "TumorPurity")
4p4<- RidgePlot(pbmc,features = "ESTIMATEScore")
5
6 # p4<- Seurat::CombinePlots(c(p1  ,p2,p3,p4))
7
8library(gridExtra)
9grid.arrange(p1  ,p2,p3,p4,ncol = 2 )

就TumorPurity 来绘制熟悉的箱型图：

1ggplot(pbmc@meta.data, aes(x=RNA_snn_res.0.5, y=TumorPurity,fill=RNA_snn_res.0.5)) + 
2  geom_boxplot(notch=TRUE)

严格的话，可以做一下显著性检验啊，这里我们就不过了。我比较好奇的是这四个是什么关系？为什么还有TumorPurity ，ESTIMATEScore？

1library(GGally)
2ggpairs(pbmc@meta.data[,c("StromalScore","ImmuneScore","TumorPurity","ESTIMATEScore","seurat_clusters")],
3        mapping = aes(color = seurat_clusters))

可以看到TumorPurity ，ESTIMATEScore是负相关的关系，其实知道一个就可以了。结合这些可视化的结果可以为我们了解哪些群的肿瘤纯度如何，从这个侧面来解释细胞的异质性。

那么有没有其他软件呢？显然是有的，一个可以用的就是Xcell了：https://github.com/dviraran/xCell

xCell is a gene signatures-based methodlearned from thousands of pure cell types from various sources. xCell applies a novel technique for reducing associations between closely related cell types. xCell signatures were validated using extensive in-silico simulations and also cytometry immunophenotyping, and were shown to outperform previous methods. xCell allows researchers to reliably portray the cellular heterogeneity landscape of tissue expression profiles.

还有一个：https://cibersortx.stanford.edu/，需要注册。

官网：
https://bioinformatics.mdanderson.org/public-software/estimate/

References

[1] Inferring tumour purity and stromal and immune cell admixture from expression data: https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Fncomms%2F2013%2F131011%2Fncomms3612%2Ffull%2Fncomms3612.html
[2] 利用表达数据计算基质打分与免疫打分进而预测肿瘤纯度 --- ESTIMATE: https://www.jianshu.com/p/ec5307256ca5
[3] https://github.com/dviraran/xCell
[4] https://cibersortx.stanford.edu/
[5] https://bioinformatics.mdanderson.org/public-software/estimate/