单细胞分析：归一化和回归（八）

数据科学工厂

导读

现在有了高质量的细胞，首先探索数据并确定任何不需要的变异来源。然后需要对数据进行归一化，计算方差并回归任何对数据有影响的协变量。

1. 学习目标

• 学会如何执行归一化，方差估计，鉴定易变基因

2.Info

• 目标

1. 准确归一化和缩放基因表达值，以解决测序深度和过度分散计数值的差异。
2. 识别最可能指示存在的不同细胞类型的变异基因。

• 挑战

检查并删除不需要的变异，这样就不用在下游对这些细胞进行聚类

• 建议

1. 在执行聚类之前，对存在的细胞类型的期望有一个很好的了解。了解是否期望细胞类型复杂性较低或线粒体含量较高，以及细胞是否正在分化。
2. 如果需要并且适合实验，则回归 UMI 的数量（默认使用 sctransform）、线粒体含量和细胞周期，因此不要驱动下游的聚类。

3. Set-up

首先为规范化和集成步骤，创建一个新脚本（文件 -> 新文件 -> R 脚本），并将其保存为 SCT_integration_analysis.R。

对于工作流程的其余部分，将主要使用 Seurat包中提供的功能。因此，除了 tidyverse库和下面列出的其他一些库之外，还需要加载 Seurat库。

# Single-cell RNA-seq - normalization

# Load libraries
library(Seurat)
library(tidyverse)
library(RCurl)
library(cowplot)

此分析的输入是 seurat对象。将使用在 QC课程中创建的 filters_seurat 。

4. 变异溯源

对生物协变量的校正用于挑选出特定感兴趣的生物信号，而对技术协变量的校正可能对于揭示潜在的生物信号至关重要。最常见的生物学数据校正是去除细胞周期对转录组的影响。这种数据校正可以通过针对细胞周期分数的简单线性回归来执行。

第一步是探索数据，看看是否观察到数据中的任何影响。细胞之间的原始计数不具有可比性，不能直接使用它们进行分析。因此，将通过除以每个细胞的总计数并取自然对数来执行粗略的标准化。这种标准化仅用于探索当前数据中变异的来源。

注意：Seurat最近引入了一种名为 sctransform的归一化方法，该方法同时执行方差稳定并消除不需要的变化。这是目前工作流程中实施的方法。

# 归一化
seurat_phase <- NormalizeData(filtered_seurat)

接下来，获取这些标准化数据并检查是否需要数据校正方法。

5. 影响评估

要根据每个细胞的 G2/M 和 S 期标记的表达为每个细胞分配一个分数，可以使用 Seuart函数 CellCycleScoring()。此函数根据输入的 canonical markers计算细胞周期阶段分数。

在 data文件夹中为您提供了一个人类细胞周期标记物列表，作为 Rdata文件，称为 cycle.rda。但是，如果您不使用人类数据，还有其他材料详细说明如何获取其他感兴趣的生物的细胞周期标记。

# 加载细胞周期 markers
load("data/cycle.rda")

# 为细胞进行细胞周期评分
seurat_phase <- CellCycleScoring(seurat_phase, 
                                 g2m.features = g2m_genes, 
                                 s.features = s_genes)

# 查看分配给细胞的细胞周期分数和阶段                            
View([email]seurat_phase@meta.data[/email])   

在对细胞进行细胞周期评分后，使用 PCA确定细胞周期是否是数据集中变异的主要来源。要执行 PCA，需要首先选择特异性的特征，然后对数据进行缩放。由于高表达的基因表现出特异性，并且不希望“特异性基因”仅反映高表达，因此需要缩放数据以缩放随表达水平的变化。Seurat ScaleData()函数将通过以下方式缩放数据：

• 调整每个基因的表达，使细胞间的平均表达为 0
• 缩放每个基因的表达以使跨细胞的方差为 1

# 鉴定特异基因
seurat_phase <- FindVariableFeatures(seurat_phase, 
                     selection.method = "vst",
                     nfeatures = 2000, 
                     verbose = FALSE)

# 缩放表达
seurat_phase <- ScaleData(seurat_phase)

注意：对于 selection.method和 nfeatures参数，指定的值是默认设置。

现在，可以执行 PCA分析并将前两个主成分相互绘制。按细胞周期阶段划分数字，以评估相似性或差异。

# 执行 PCA
seurat_phase <- RunPCA(seurat_phase)

# 可视化
DimPlot(seurat_phase,
        reduction = "pca",
        group.by= "Phase",
        split.by = "Phase")

基于这个图，没有看到很大的差异，不会回归由于细胞周期引起的变化。

6. SCTransform

使用 SCTransform归一化和回归不需要的变异。

现在可以使用 sctransform方法作为更准确的归一化方法，估计原始过滤数据的方差，并识别特异基因。sctransform方法使用正则化负二项式模型对 UMI计数进行建模，以消除由于测序深度（每个细胞的总 nUMI）引起的变化，同时根据具有相似丰度的基因的汇集信息调整方差（类似于一些 Bulk RNA-seq的 方法）。

模型的输出（残差）是每个测试转录本的归一化表达水平。

Sctransform通过回归测序深度 (nUMIs) 自动计算细胞测序深度。但是，如果在探索步骤期间在数据中发现了其他无趣变化的来源，也可以包括这些来源。由于细胞周期阶段，观察到几乎没有影响，因此选择不从数据中回归。观察到线粒体表达的一些影响，因此选择从数据中回归。

为了运行 SCTransform，以下面的代码为例。

# SCTranform  不需要运行，仅展示
seurat_phase <- SCTransform(seurat_phase, vars.to.regress = c("mitoRatio"))

7. 迭代

• 迭代数据集中的样本

由于数据集中有两个样本（来自两个条件），希望将它们保持为单独的对象并转换它们，因为这是集成所需的。首先将 seurat_phase对象中的单元格拆分为“Control”和“Stimulated”：

# 按条件拆分 seurat 对象以对所有样本执行细胞周期评分和 SCT
split_seurat <- SplitObject(seurat_phase, split.by = "sample")

split_seurat <- split_seurat[c("ctrl", "stim")]

现在将使用“for 循环”在每个样本上运行 SCTransform()，并通过在 SCTransform()函数的 vars.to.regress 参数中指定来回归线粒体表达式。

在运行这个 for 循环之前，如果有一个大型数据集，那么可能需要使用以下代码调整 R 内允许的对象大小的限制（默认为 500 * 1024 ^ 2 = 500 Mb）：

options(future.globals.maxSize = 4000 * 1024^2)

现在，运行以下循环来对所有样本执行 sctransform。这可能需要一些时间（约 10 分钟）：

for (i in 1:length(split_seurat)) {
    split_seurat[[i]] <- SCTransform(split_seurat[[i]], vars.to.regress = c("mitoRatio"))
    }

注意：默认情况下，在归一化、调整方差和回归无意义的变异来源之后，SCTransform 将按残差对基因进行排序，并输出 3000 个变异最多的基因。如果数据集具有较大的单元数，则使用 variable.features.n 参数将此参数调整得更高可能会有所帮助。

请注意，输出的最后一行指定“将默认检测设置为 SCT”。可以查看存储在 seurat对象中的不同 assays。

# # 检查哪些assays存储在对象中
split_seurat$ctrl@assays

现在可以看到，除了原始 RNA计数之外，现在的检测槽中还有一个 SCT组件。最具可变性的特征将是存储在 SCT分析中的唯一基因。当进行 scRNA-seq分析时，将选择最合适的方法用于分析中的不同步骤。

8. 保存结果

在完成之前，将此对象保存到 data/文件夹。回到这个阶段可能需要一段时间，尤其是在处理大型数据集时，最好将对象保存为本地易于加载的文件。

saveRDS(split_seurat, "data/split_seurat.rds")

# 加载rds到环境中
split_seurat <- readRDS("data/split_seurat.rds")

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