【空间代谢】使用 Python 库进行空间代谢组数据的批次矫正（一）

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在空间代谢组学研究中，批次效应是一个常见且影响数据质量的问题，Python
中有多个库可用于进行空间代谢组数据的批次矫正。以下将详细介绍几种常见的方法及其对应的 Python 实现。

1. 使用 `ComBat` 进行批次矫正

ComBat 是一种广泛使用的批次矫正方法，它基于经验贝叶斯模型来估计和去除批次效应。在 Python 中可以使用 pycombat 库来实现。

安装依赖库

pip install combat

代码示例

import pandas as pd
from combat.pycombat import pycombat

# 读取数据
# 假设 data.csv 是包含所有样本代谢物数据的文件，列为样本，行为代谢物
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

# 读取批次信息
# 假设 batch.csv 是包含每个样本批次信息的文件，第一列是样本名，第二列是批次号
batch_info = pd.read_csv('batch.csv', index_col=0)

# 提取批次信息
batch = batch_info['batch'].values

# 进行批次矫正
corrected_data = pycombat(data, batch)

# 保存矫正后的数据
corrected_data.to_csv('corrected_data.csv')

代码解释

首先使用 pandas 库读取空间代谢组数据和批次信息。
然后从批次信息文件中提取批次号数组 batch。
调用 pycombat 函数对数据进行批次矫正，该函数会根据经验贝叶斯模型估计并去除批次效应。
最后将矫正后的数据保存到新的 CSV 文件中。

2. 使用 `limma` 包（通过 `rpy2` 调用 R 语言实现）

limma 是 R 语言中一个强大的生物信息学包，也可用于批次矫正。在 Python 中可以通过 rpy2 库来调用 R 语言的 limma 包。

安装依赖库

pip install rpy2

同时需要安装 R 语言和 limma 包，在 R 中执行以下命令：

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("limma")

代码示例

import pandas as pd
import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects import pandas2ri
from rpy2.robjects.packages import importr

# 激活 pandas 与 R 对象的转换
pandas2ri.activate()

# 导入 R 包
limma = importr('limma')

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
batch_info = pd.read_csv('batch.csv', index_col=0)
batch = ro.IntVector(batch_info['batch'].values)

# 将 pandas DataFrame 转换为 R 对象
r_data = pandas2ri.py2rpy(data)

# 进行批次矫正
corrected_r_data = limma.removeBatchEffect(r_data, batch=batch)

# 将 R 对象转换回 pandas DataFrame
corrected_data = pandas2ri.rpy2py(corrected_r_data)

# 保存矫正后的数据
corrected_data.to_csv('corrected_data_limma.csv')

代码解释

使用 rpy2 库实现 Python 与 R 语言的交互，首先激活 pandas 数据框与 R 对象的转换功能。
导入 R 语言的 limma 包。
读取空间代谢组数据和批次信息，并将批次信息转换为 R 的整数向量。
将 pandas 数据框转换为 R 对象，以便在 R 环境中进行处理。
调用 limma 包的 removeBatchEffect 函数进行批次矫正。
最后将矫正后的 R 对象转换回 pandas 数据框并保存。

3. 基于主成分分析（PCA）的简单批次矫正

PCA 可以用于识别和去除与批次相关的主成分，从而减少批次效应的影响。

代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
batch_info = pd.read_csv('batch.csv', index_col=0)
batch = batch_info['batch'].values

# 进行 PCA 分析
pca = PCA()
pca_data = pca.fit_transform(data.T)

# 假设前两个主成分与批次相关，去除这两个主成分
n_components_to_remove = 2
corrected_pca_data = pca_data[:, n_components_to_remove:]

# 重构数据
corrected_data = pca.inverse_transform(np.hstack((np.zeros((data.shape[1], n_components_to_remove)), corrected_pca_data)))

# 将重构后的数据转换回 DataFrame
corrected_data = pd.DataFrame(corrected_data.T, index=data.index, columns=data.columns)

# 保存矫正后的数据
corrected_data.to_csv('corrected_data_pca.csv')