CNS图表复现03—单细胞区分免疫细胞和肿瘤细胞

分享是一种态度

上个月我们组建了：《单细胞CNS图表复现交流群》，见：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞），也分享了单细胞转录组数据分析的流程：

交流群里大家讨论的热火朝天，而且也都开始了图表复现之旅，在这里我还是带大家一步步学习CNS图表吧。如果你也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。

今天讲解第三步：根据一些基因的表达来区分细胞是否属于免疫细胞。

我在单细胞天地的教程：是否是免疫细胞很容易区分那是否是肿瘤细胞呢？提到过Cells were defined as non-immune if belonging to a cluster low for PTPRC (gene for CD45)

rm(list=ls())
options(stringsAsFactors = F)
library(Seurat)
library(ggplot2)
load(file = 'first_sce.Rdata')
# Specify genes  
genes_to_check = c("PTPRC","EPCAM","CD3G","CD3E", "CD79A", "BLNK","MS4A1", "CD68", "CSF1R", 
                   "MARCO", "CD207", "PMEL", "ALB", "C1QB", "CLDN5", "FCGR3B", "COL1A1")
# All on Dotplot 
p <- DotPlot(sce, features = genes_to_check) + coord_flip()
p

可以看到；

不同标记基因在不同细胞亚群的表达情况

其中PTPRC基因代表的是CD45分子，是免疫细胞的标记，所以可以使用它来区分：

# Annotate Immune vs Nonimmune clusters
# At this point we dont care for a more detailed annotation as we will annotate immune and non-immune separately later
dat=p$data 
cd45=dat[dat$features.plot=='PTPRC',]
fivenum(cd45$avg.exp.scaled)
imm=cd45[cd45$avg.exp.scaled > -0.5,]$id
imm
[e-mail]$immune_annotation <-ifelse([e-mail]$RNA_snn_res.0.5  %in% imm ,'immune','non-immune')
# MAke a table 
table([e-mail]$immune_annotation)
# Make and save relevant plots 

接下来可以进行 TSNE plot  可视化，看到免疫细胞和非免疫细胞是泾渭分明：

p <- TSNEPlot(object = sce, group.by = 'immune_annotation')
p 

TSNE plot  可视化看免疫细胞

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