单细胞亚群降维聚类分群

单细胞亚群降维聚类分群

大家好,这里是想做生信大恐龙🦖的生信小白,今天的暗杀目标是一个叫做‘降维聚类分析’的小boss,看完记得一键三连(点赞收藏+评论)。文章参考微信公众号“生信技能树”,也学生信的小伙伴可以关注哦!



前言

在单细胞和多细胞生物中,单个细胞之间的差异可以产生较大的功能影响。单细胞RNA测序方法揭示了组织组成、转录动态和基因之间的调控关系方面的新的生物学。不但如此,单细胞RNA测序可以指导细胞分类,更精确地确定细胞种类。


一、数据准备

1.打开 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE173087网站。

2. 下载17.4Mb的http文件,保存至一个没有中文名称的路径。

二、实现分类(过程记录)

1.引入相关库

引入相关库代码如下:

library(Seurat) #引入单细胞数据的质量控制和分析包
library(data.table) #引入data.frame包的拓展

如果没有下载这些包的小伙伴,可以使用下列代码下载相关的R包:

install.packages('Seurat')
install.packages('data.frame')

下载好相关包之后,运行出现了版本不兼容的警告。
在这里插入图片描述
使用下列代码更新R语言版本:

install.package('installr') #最好RGui中操作
library(installr)
updateR()

更新之后,紧接着出现了报错了
在这里插入图片描述
大概的意思是要我们使用install.packages(‘R.utils’)安装’R.utils’。按照它的要求进行。运行下列代码即可进行:


                
<think>好的,用户需要的是在RStudio中处理单细胞RNA测序数据的代码,包括聚类、细胞类型注释,并将处理后的数据保存下来。首先,我需要回忆单细胞分析的标准流程,通常是使用Seurat包进行的。步骤包括数据预处理、标准化、(如PCA、t-SNE、UMAP)、聚类,然后基于已知标记基因进行注释。 用户提到的细胞类型有Monocyte/Macrophage、Endothelial、Pericytes、Skeletogenic,需要确认这些细胞类型的标记基因。比如,Macrophage可能用CD68、CD14,Endothelial用PECAM1、VWF,Pericytes用RGS5、PDGFRB,Skeletogenic可能涉及特定发育基因,如RUNX2。 接下来,考虑代码的结构。首先加载所需的包,如Seurat、dplyr、ggplot2。然后读取数据,通常是10X格式的矩阵。接着创建Seurat对象,进行质控,过滤低质量细胞。然后标准化,找高变基因,进行PCA,接着用FindNeighbors和FindClusters进行聚类,之后运行UMAP或t-SNE可视化。 注释部分需要使用已知的标记基因,通过FindAllMarkers或手动检查,然后重命名聚类ID。保存数据时,可能需要保存Seurat对象,或者提取表达矩阵和元数据,确保后续分析可用。 需要检查代码的正确性,比如函数参数是否正确,是否遗漏了步骤,比如SCTransform是否需要代替NormalizeData。另外,用户提到保存数据,可能需要使用saveRDS或写入CSV文件。 可能的问题点:是否正确处理了数据标准化,是否选择了正确的分辨率参数影响聚类数目,标记基因是否准确,注释是否正确。需要确保代码中的基因名称与用户提供的细胞类型对应,比如检查大小写是否正确,如PECAM1是否在数据集中存在。 最后,生成相关问题需要考虑单细胞分析的后续步骤,比如差异表达分析、可视化优化、数据整合、细胞互作分析工具等,以及处理中可能遇到的常见问题,如批次效应、质量控制等。</think>以下是在RStudio中处理单细胞RNA-seq数据的完整代码流程,包含聚类、注释和保存数据的步骤: ```r # 加载所需包 library(Seurat) library(dplyr) library(ggplot2) # 1. 数据读取与预处理 data <- Read10X(data.dir = "filtered_feature_bc_matrix/") seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = data, project = "scRNAseq", min.cells = 3, min.features = 200) # 2. 质控过滤 seurat_obj[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(seurat_obj, pattern = "^MT-") seurat_obj <- subset(seurat_obj, subset = nFeature_RNA > 200 & nFeature_RNA < 6000 & percent.mt < 10) # 3. 标准化与特征选择 seurat_obj <- NormalizeData(seurat_obj) seurat_obj <- FindVariableFeatures(seurat_obj, selection.method = "vst") seurat_obj <- ScaleData(seurat_obj) # 4. 处理 seurat_obj <- RunPCA(seurat_obj, npcs = 50) seurat_obj <- RunUMAP(seurat_obj, dims = 1:30) # 5. 细胞聚类 seurat_obj <- FindNeighbors(seurat_obj, dims = 1:30) seurat_obj <- FindClusters(seurat_obj, resolution = 0.5) # 6. 细胞类型注释(使用已知标记基因) markers <- list( Monocyte_or_Macrophage = c("CD68", "CD14", "LYZ"), Endothelial = c("PECAM1", "VWF", "CDH5"), Pericytes = c("RGS5", "PDGFRB", "ACTA2"), Skeletogenic = c("RUNX2", "SP7", "IBSP") ) # 可视化标记基因表达 FeaturePlot(seurat_obj, features = unlist(markers), reduction = "umap") # 手动注释细胞类型 new.cluster.ids <- c("Monocyte_or_Macrophage", "Endothelial", "Pericytes", "Skeletogenic", "Unknown") names(new.cluster.ids) <- levels(seurat_obj) seurat_obj <- RenameIdents(seurat_obj, new.cluster.ids) # 7. 保存处理后的数据 saveRDS(seurat_obj, file = "processed_scRNA_data.rds") write.csv(seurat_obj@meta.data, "cell_metadata.csv") ```
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