怎樣使用monocle包進(jìn)行pseudotime分析，針對(duì)這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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monocle是一個(gè)專門用于分析單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的R包，提供了聚類，pseudotime, 差異分析等多種功能。

這里主要介紹使用該R包進(jìn)行pseudotime分析的步驟，可以分為以下5步

1. 讀取數(shù)據(jù)

monocle包有很多種讀取數(shù)據(jù)的方式，這里只展示了讀取Seurat中的對(duì)象的方法，代碼如下

# 加載需要的R包
library(Seurat)
library(monocle)
# 設(shè)置cell ranger輸出結(jié)果目錄
input_dir <- "/scRNA/outs/filtered_gene_bc_matrices/GRCh48/"
# 讀取數(shù)據(jù)
pbmc.data <- Read10X(data.dir = input_dir)
# 創(chuàng)建Seurat中的對(duì)象
pbmc <- CreateSeuratObject(raw.data = pbmc.data, project = "10X")
# 將Seurat中的對(duì)象轉(zhuǎn)換為monocle識(shí)別的對(duì)象
cds <- importCDS(pbmc)

在monocle中，用CellDataSet這種class來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，示意如下

2. 預(yù)處理

代碼如下

cds <- estimateSizeFactors(cds)
cds <- estimateDispersions(cds)

第一行代碼用于評(píng)估每個(gè)細(xì)胞的sizefactor, 用于后續(xù)歸一化；第二行代碼計(jì)算基因的方差。

通過pData和fData兩個(gè)函數(shù)，可以查看基因和細(xì)胞的相關(guān)信息，示意如下

3. 篩選基因

篩選基因沒有一個(gè)固定標(biāo)準(zhǔn)，可以根據(jù)自己的需要靈活選擇，這里只展示其中一種

disp_table <- dispersionTable(cds)
unsup_clustering_genes <- subset(disp_table, mean_expression >= 0.1)
cds <- setOrderingFilter(cds, unsup_clustering_genes$gene_id)

4. 降維分析

使用DDRTree的方法進(jìn)行降維分析，代碼如下

cds <- reduceDimension(
  cds,
  max_components = 2,
  method = 'DDRTree')

5. psudotime分析

代碼如下

cds <- orderCells(cds)

運(yùn)行之后，對(duì)于每個(gè)細(xì)胞，會(huì)給出一個(gè)pseudotime值，示意如下

可視化的代碼如下

plot_cell_trajectory(cds)

降維之后，在二維空間展示細(xì)胞pseudotime的分布，可以看到是一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)，除了上述方法外，還可以根據(jù)pseudotime的值給細(xì)胞賦顏色，代碼如下

plot_cell_trajectory(cds, color_by = "Pseudotime")

其實(shí)就是將fData中對(duì)應(yīng)的列設(shè)置為顏色，如果想要觀察不同細(xì)胞亞型的分布，可以在fData中新增一列細(xì)胞對(duì)應(yīng)的cluster ID, 然后用這一類來設(shè)置顏色。

對(duì)于pseudotime分析，我們需要明白它的基本輸入就是一張基因在細(xì)胞中表達(dá)量的表格，與細(xì)胞的聚類結(jié)果無關(guān)，只不過在可視化的時(shí)候根據(jù)聚類的結(jié)果填充了顏色而已。

關(guān)于怎樣使用monocle包進(jìn)行pseudotime分析問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。