SingleR包注释细胞类型

最新推荐文章于 2025-03-25 08:31:41 发布

抬头阳光

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分类专栏：生物信息学文章标签：数据库

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SingleR是一个用于对单细胞RNA-seq测序（scRNA-seq）数据进行细胞类型自动注释的R包（Aran et al.2019）。依据已知类型标签的细胞样本作为参考数据集，对测试数据集中的细胞进行标记注释。

一内置数据库

使用SingleR的最简单方法是使用内置参考对细胞进行注释。singleR自带的7个参考数据集，其中5个是人类数据，2个是小鼠的数据：

BlueprintEncodeData Blueprint (Martens and Stunnenberg 2013) and Encode (The ENCODE Project Consortium 2012) （人）

DatabaseImmuneCellExpressionData The Database for Immune Cell Expression(/eQTLs/Epigenomics)(Schmiedel et al. 2018)（人）

HumanPrimaryCellAtlasData the Human Primary Cell Atlas (Mabbott et al. 2013)（人）

MonacoImmuneData, Monaco Immune Cell Data - GSE107011 (Monaco et al. 2019)（人）

NovershternHematopoieticData Novershtern Hematopoietic Cell Data - GSE24759（人）

ImmGenData the murine ImmGen (Heng et al. 2008) （鼠）

MouseRNAseqData a collection of mouse data sets downloaded from GEO (Benayoun et al. 2019).鼠）

二数据库，R包

2.1 singleR包安装

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

2.2 加载数据集，数据

library(SingleR)
library(celldex)
library(Seurat)
library(pheatmap)
##下载注释数据库
hpca.se <- HumanPrimaryCellAtlasData()
bpe.se<- BlueprintEncodeData()

2.3 查看seurat结果

使用Seurat包pbmc的结果，在Seurat标准流程介绍过。

（1）查看seuret聚类结果

load("pbmc3k_final.rds.RData")
pbmc

meta=pbmc@meta.data #pbmc的meta文件，包含了seurat的聚类结果
head(meta)

（2）查看umap和tsne图

plot1 <- DimPlot(pbmc, reduction = "umap", label = TRUE)

plot2<-DimPlot(pbmc, reduction = "tsne",
               label = TRUE)
plot1 + plot2

三 singleR注释

3.1 singleR使用内置数据集注释

#进行singleR注释
pbmc_for_SingleR <- GetAssayData(pbmc, slot="data") ##获取标准化矩阵
pbmc.hesc <- SingleR(test = pbmc_for_SingleR, ref = hpca.se, labels = hpca.se$label.main) #
pbmc.hesc

#seurat 和 singleR的table表
table(pbmc.hesc$labels,meta$seurat_clusters)

3.2 绘制umap/tsne图

pbmc@meta.data$labels <-pbmc.hesc$labels

print(DimPlot(pbmc, group.by = c("seurat_clusters", "labels"),reduction = "umap"))

3.3 使用多个数据库注释

使用BP和HPCA两个数据库综合注释，使用list函数读入多个数据库

pbmc3 <- pbmc
pbmc3.hesc <- SingleR(test = pbmc_for_SingleR, ref = list(BP=bpe.se, HPCA=hpca.se), labels = list(bpe.se$label.main, hpca.se$label.main)) 
table(pbmc3.hesc$labels,meta$seurat_clusters)
pbmc3@meta.data$labels <-pbmc3.hesc$labels
print(DimPlot(pbmc3, group.by = c("seurat_clusters", "labels"),reduction = "umap"))

可以看到多了一些hpca没有注视到的细胞类型。

四注释结果诊断

4.1 基于scores within cells

print(plotScoreHeatmap(pbmc.hesc))

细胞在一个标签的得分很显著的高于其他标签得分，注释结果比较清晰。

4.2 基于 per-cell “deltas”诊断

plotDeltaDistribution(pbmc.hesc, ncol = 3)

Delta值低，说明注释结果不是很明确。

4.3 与cluster结果比较

tab <- table(label = pbmc.hesc$labels,
             cluster = meta$seurat_clusters)

pheatmap(log10(tab + 10))