单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较

前面我们一起学习到了单细胞转录组数据的降维聚类分群,而且拿到的亚群,也可以解释其生物学意义,见:单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释,接下来可以把拿到的亚群进行更细致的分群,或者看不同样本不同组别的内部的细胞亚群的比例变化。

这就是个性化分析阶段,这个阶段取决于自己的单细胞转录组项目课题设计情况,我们的介绍的各式各样的分析点,并不是通用的。比如如果要比较细胞亚群比例,就必须要有多个样本,如果是单个样本,可以看我们以前的教程:
还有:使用seurat3的merge功能整合8个10X单细胞转录组样本  和 seurat3的merge功能和cellranger的aggr整合多个10X单细胞转录组对比

2个10X样本可以看细胞亚群比例

可以看到如下是2个单细胞转录组样本,它们的批次效应去除的挺好的,tSNE图如下:

2个单细胞转录组样本整合

作者就根据聚类分群结果,对细胞亚群命名后,重新拆分开来看两个样本的不同细胞亚群的比例,如下:

d, Bar chart of the relative frequency of immune cell types derived from aggregated MC data in blood and plaque.

很明显,有细胞亚群的比例变化:

image-20200205195824300

有趣的是,还可以使用火山图的形式来展现,这两个分组的细胞亚群比例变化情况。不过,需要

e, Volcano plot of the fold change of MC frequency in plaque and blood from 15 patients

image-20200205195856538

另外一个例子也是2个样本

同样的是2个样本,所以理论上分群后,注释了,就可以同样的看不同亚群在这两个样本的比例差异情况。

分群-注释-比例

只需要简单的一个table函数,就可以计算出不同样本的不同细胞亚群的细胞数量,进而计算比例后绘制图表。

如果是4个样本

这个情况下,比例条形图仍然是可以的,但是火山图就没有可能啦,火山图只能是两个对比。

4个样本不同亚群的比例差异

可以看到,上图的4个样本的去除批次效应也挺好的,有趣的是分群得到的13个亚群,在4个样本里面的比例差异不大。

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