R中单细胞RNA-seq分析教程 (7)

R中单细胞RNA-seq数据整合方法介绍

原创

于 2025-01-01 17:29:26 发布 · 1.4k 阅读

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#后端

引言

本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程^[1]，持续更新，欢迎关注，转发！

2.3. 使用 LIGER 进行数据整合

除了 Harmony 和 Seurat，Evan Macosko 实验室开发的 LIGAR 也是被基准论文重点介绍的另一个数据整合工具。LIGAR 通过集成非负矩阵分解来识别共享和数据集特定的因素，以进行联合分析。该方法的详细数学原理可以在论文中找到。它作为 R 语言中的 liger 包实现，并提供了一个适用于 Seurat 对象的包装器，这也依赖于 R 语言中的额外包 SeuratWrappers。

library(liger)
library(SeuratWrappers)

seurat <- merge(seurat_DS1, seurat_DS2) %>%
    FindVariableFeatures(nfeatures = 3000)
seurat <- ScaleData(seurat, split.by = "orig.ident", do.center = FALSE)
seurat <- RunOptimizeALS(seurat, k = 20, lambda = 5, split.by = "orig.ident")
seurat <- RunQuantileAlignSNF(seurat, split.by = "orig.ident")
seurat <- RunUMAP(seurat, dims = 1:ncol(seurat[["iNMF"]]), reduction = "iNMF")
seurat <- FindNeighbors(seurat, reduction = "iNMF", dims = 1:ncol(Embeddings(seurat,