【空间代谢】使用 Python 库进行空间代谢组数据的批次矫正（二）_深度学习批次校正代谢组学数据-优快云博客

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除了上一篇文章提到的 pycombat、通过 rpy2 调用的 limma 以及基于 sklearn 实现的 PCA
方法外，还有一些其他的 Python 库或工具可用于空间代谢组数据的批次矫正，以下为你详细介绍：

1. `statsmodels` 结合线性回归方法

statsmodels 是一个强大的 Python 库，可用于统计建模和数据分析。可以使用线性回归模型来矫正空间代谢组数据中的批次效应。线性回归假设批次效应可以用线性模型来描述，通过建立代谢物表达值与批次变量之间的线性回归模型，估计批次效应的系数，然后从原始数据中减去批次效应的影响。

安装

pip install statsmodels

代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

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

# 构建线性回归模型进行批次矫正
corrected_data = pd.DataFrame(index=data.index)
for metabolite in data.columns:
    y = data[metabolite]
    X = sm.add_constant(pd.get_dummies(batch, drop_first=True))
    model = sm.OLS(y, X)
    results = model.fit()
    # 从原始数据中减去批次效应的预测值
    corrected_metabolite = y - results.predict(X)
    corrected_data[metabolite] = corrected_metabolite

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

2. `scikit - learn` 结合支持向量机（SVM）方法

scikit - learn 是 Python 中常用的机器学习库，支持向量机（SVM）可以作为有监督的方法用于批次矫正。将批次信息作为标签，使用 SVM 训练一个模型来预测批次效应，然后从原始数据中减去预测的批次效应。

代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split

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

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.T, batch, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练 SVM 模型
model = SVR()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测批次效应
predicted_batch_effect = model.predict(data.T)

# 矫正数据
corrected_data = data.sub(predicted_batch_effect, axis=1)

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

3. `tensorflow` 或 `pytorch` 构建深度学习模型进行批次矫正

深度学习模型具有强大的非线性建模能力，可以用于批次矫正。可以构建一个简单的全连接神经网络来学习批次效应并进行矫正。以下是使用 tensorflow 的示例：

安装

pip install tensorflow

代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

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

# 数据预处理
X = data.T.values
y = pd.get_dummies(batch).values

# 构建简单的全连接神经网络
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(y.shape[1], activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)

# 预测批次效应
predicted_batch = model.predict(X)

# 矫正数据（这里简单地将预测的批次效应从原始数据中减去）
corrected_X = X - predicted_batch
corrected_data = pd.DataFrame(corrected_X.T, index=data.index, columns=data.columns)

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