3分钟教你使用SingleR包自动化鉴定单细胞亚群
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今天小花为大家分享一个自动化鉴定单细胞亚群的一个权威R包SingleR。
其之前发过nature，收到了非常多人的认可，是鉴定与注释单细胞亚群的number one。
截至目前饮用量已达1286次。
SingleR的使用文档，非常详细。
使用 SingleR 分配单元格类型 (bioconductor.org)
原理示意图
原理
一、准备
（一）软件安装与加载
BiocManager::install("SingleR")library(SingleR)
（二）参考基因库
他现在有七个库，主要有人和小鼠的
#下载数据library(celldex)ref <- celldex::HumanPrimaryCellAtlasData() #下载人类细胞数据
今天使用的案例是用外周血细胞可以用Monaco Inunene Data。目前 singler 已经将这些数据库打包到 celldex 包中，可以通过安装 celldex 包进行安装和下载。下载的数据为 SummarizedExperiment 类对象，可以通过添加 Ensemble=TRUE，下载 Ensemble 类型基因 ID，通过添加 cell.ont = c(“all”, “nonna”, “none”) 添加 Cell Ontology terms 信息。
（三）参考基因初探
列是每个细胞，共713种。
二、SingleR注释
（一）读取数据
#读取seurat包分析的单细胞数据pbmc.data <- readRDS(“xxx.rds")#获得单细胞表达feature_barcode矩阵query <- pbmc@assays$RNA@data
通过查看可以发现是矩阵格式。
行名是基因，列是单细胞的barcode的一个稀疏矩阵。
（二）注释细胞名
#SingleR注释pred.pbmc<-SingleR(test=query,assay.type.test=1,ref=ref,clusters=pbmc@active.ident,labels=ref$label.fine)
具体详细的参数信息，可以输入？SingleR查看帮助文档
注释好的数据
#查看注释结果View(as.data.frame(pred.pbmc))#输出注释的细胞pred.pbmc$pruned.labels
#细胞类别统计table(pred.pbmc$pruned.labels)
共计7个细胞类
（三）使用注释的细胞名称
#创建一个新的变量储存细胞名称new.cluster.ids <- pred.pbmc$labels
9种细胞名称
#替换level为细胞名，将level从数字替换成细胞名称names(new.cluster.ids) <- levels(pbmc)pbmc <- RenameIdents(pbmc,new.cluster.ids)levels(pbmc)
（四）绘图
#查看注释结果plotScoreHeatmap(pred.pbmc)
由紫到黄，相关性从低到高。分成了其中细胞。
（五）为细胞群添加注释
#绘制umap图DimPlot(pbmc, reduction = "umap", label = TRUE, pt.size = 0.5) + NoLegend()
#绘制t-SNE图DimPlot(pbmc, reduction = "tsne", label = TRUE, pt.size = 0.5) + NoLegend()
可以看到成功将细胞类型注释到细胞群上了。你学会了吗！下期小花将为大家带来基于OrthoFinder结果开展的系统发育基因组学分析的教程，感兴趣的可以持续关注本公众号哦！
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