【单细胞】使用Scanpy进行单细胞数据预处理

该文详细介绍了使用Scanpy库进行单细胞RNA测序数据的基本处理,包括展示最高表达基因、过滤低质量细胞、数据归一化和对数转换、主成分分析(PCA)以及可视化。这些步骤是预处理和理解复杂细胞群体的关键。

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1 基本的数据处理

# 显示在所有细胞中在每个单细胞中产生最高计数分数的基因
sc.pl.highest_expr_genes(adata, n_top=20, )

# 过滤低质量细胞样本
# 过滤在少于三个细胞中表达,或一个细胞中表达少于200个基因的细胞样本
sc.pp.filter_cells(adata, min_genes=200)
sc.pp.filter_genes(adata, min_cells=3)

# 归一化,使得不同细胞样本间可比
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4)
sc.pp.log1p(adata)

# 存储数据
# 将 AnnData 对象的 .raw 属性设置为归一化和对数化的原始基因表达,以便以后用于基因表达的差异测试
# 和可视化。这只是冻结了 AnnData 对象的状态。
adata.raw = adata

# 主成分分析(Principal component analysis)
# 通过运行主成分分析 (PCA) 来降低数据的维数,可以对数据进行去噪并揭示不同分群的主因素。
# 绘制 PCA 图
sc.pl.pca(adata, color='CST3')

2 参考文献

[1]scanpy 单细胞分析包图文详解
[2]用VSCode Jupyter 学习Scanpy——预处理与分群

### 单细胞数据分析方法和工具 单细胞数据分析涉及多个阶段,包括数据预处理、降维、聚类以及可视化等。以下是详细的分析方法和常用工具: #### 数据预处理单细胞RNA测序数据分析中,数据预处理是非常重要的一步。Seurat包提供了`NormalizeData`函数来进行数据标准化[^1]。该函数可以消除由于测序深度差异带来的偏差。此外,还可以使用`FindVariableFeatures`函数来识别变异性较大的基因,这些基因通常携带更多生物学信息。 ```r scobj <- NormalizeData(object) scobj <- FindVariableFeatures(scobj, selection.method = "vst", nfeatures = 2000) ``` 另一种流行的PythonScanpy也支持类似的预处理操作。例如,可以通过`sc.pp.normalize_total`函数对数据进行归一化处理[^2]。 ```python import scanpy as sc sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4) ``` #### 降维与可视化 为了更好地理解高维数据结构,降维技术被广泛应用于单细胞数据分析中。Seurat中的`RunPCA`函数实现了主成分分析(PCA),这是最常用的线性降维方法之一[^1]。然而,在某些情况下,非线性降维方法如t-SNE或UMAP可能更适用于揭示复杂的数据模式。SCMeTA工具集成了Kernel-PCA、t-SNE和UMAP等多种降维算法,能够有效展示非线性数据的特性[^3]。 ```r scobj <- RunPCA(scobj) ``` #### 聚类分析 完成降维之后,下一步是对细胞群体进行分类。Seurat提供了一系列功能强大的聚类算法,比如Louvain社区发现法或者层次聚类法。通过这些方法可以帮助研究人员定义不同的细胞亚群并进一步探索其特性和功能。 #### 工具对比 除了Seurat之外,还有其他一些优秀的单细胞数据分析软件值得推荐: - **Scanpy**: 基于Python的一个高效灵活框架,适合大规模单细胞转录组学研究[^2]。 - **SCMeTA**: 特别针对单细胞代谢组学设计的一款综合平台,不仅具备基础的数据处理能力,还拥有丰富的可视化选项和支持高级统计测试的功能[^3]。 - **EcoTyper**: 这是一款专注于刻画肿瘤微环境中特定生态系统类型的专用工具,特别适合作为临床转化研究的一部分[^4]。 ---
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