MATLAB和R及Python伪时间分析
MATLAB片段
下面是一个在 MATLAB 中进行伪时间分析的概述和步骤：
1. 数据预处理
- 加载数据：导入单细胞 RNA 测序数据，如 count matrix 或表达矩阵。
- 质量控制：筛选出低质量的细胞和基因，例如过滤掉特定表达水平以下的细胞。
- 归一化：对数据进行标准化以减少批次效应或其他技术性偏差。
2. 降维
- PCA (主成分分析)：使用
pca函数对数据进行初步降维，提取主要成分。 - t-SNE 或 UMAP：进一步降维以便可视化高维数据。MATLAB 支持
tsne和外部工具的 UMAP 实现。
3. 伪时间推断
- 构建轨迹：使用主成分或其他降维技术得到的结果来构建细胞轨迹。可以使用
graph或其他图论方法来连接细胞并确定伪时间路径。 - 拟合伪时间路径：采用最短路径算法或其他路径算法来推断每个细胞的伪时间值。
4. 扰动分析
- 比较不同条件：通过将伪时间路径应用于不同处理组（如控制组与处理组）来检测扰动效应。
- 统计测试：进行统计分析以量化不同条件下的基因表达差异，如 t 检验或 ANOVA。
- 可视化：使用
plot、scatter和其他绘图函数来展示扰动效应在伪时间上的表现。
5. MATLAB 代码示例
以下是一个简单的 MATLAB 伪代码示例，展示如何进行伪时间分析：
% 加载数据
data = readmatrix('scRNAseq_data.csv');
% 数据标准化
data_normalized = (data - mean(data, 2)) ./ std(data, 0, 2);
% PCA 降维
[coeff, score, ~] = pca(data_normalized);
% 绘制 PCA 前两个主成分
figure;
scatter(score(:, 1), score(:, 2));
title('PCA of scRNA-seq Data');
xlabel('PC1');
ylabel('PC2');
% 构建伪时间路径（示例，假设手动定义轨迹）
G = graph(adjacency_matrix); % 假设有邻接矩阵
[startNode, endNode] = select_start_and_end_nodes(G); % 手动选择或自动检测
path = shortestpath(G, startNode, endNode);
% 绘制伪时间路径
figure;
plot(G, 'XData', score(:, 1), 'YData', score(:, 2));
highlight(path, 'EdgeColor', 'r');
title('Pseudotime Path');
% 伪时间排序和分析
pseudotime = calculate_pseudotime(path);
6. 扩展与优化
- 选择性扰动效应：可以使用差异表达分析来研究扰动条件下的基因表达差异。
- 动态基因网络：探索伪时间路径上基因表达的变化趋势。
- 基于时间的分层聚类：对具有类似表达模式的基因进行分群，以发现重要调控元件。
7. MATLAB 外部工具
MATLAB 可以通过结合 Python 工具（如 monocle 或 scanpy）和 MATLAB engine 来扩展伪时间分析的功能。通过 MATLAB 调用 Python，可以在更广泛的软件生态系统中执行先进的单细胞分析。
这提供了进行选择性扰动检测和分析的全面流程，如研究基因表达模式如何在不同条件下沿伪时间变化。
R片段
伪时间分析（pseudotime analysis）是一种在单细胞 RNA 测序数据分析中广泛使用的方法。它旨在重建细胞的动态过程，比如分化或响应特定刺激时的轨迹。要在 R 中进行伪时间分析并检测和分析选择性扰动效应，可以使用以下步骤和工具：
1. 使用 Seurat 进行预处理
Seurat 是一个常用的单细胞分析 R 包，用于数据导入、质量控制和标准化。
library(Seurat)
# 加载数据集
data <- Read10X(data.dir = "path_to_your_data")
seurat_obj <- CreateSeuratObject(counts = data)
# 数据预处理
seurat_obj <- SCTransform(seurat_obj, verbose = FALSE)
seurat_obj <- RunPCA(seurat_obj, verbose = FALSE)
seurat_obj <- RunUMAP(seurat_obj, dims = 1:30)
# 找到聚类
seurat_obj <- FindNeighbors(seurat_obj, dims = 1:30)
seurat_obj <- FindClusters(seurat_obj, resolution = 0.5)
2. 使用 Monocle3 进行伪时间分析
Monocle3 是另一款专门用于重建细胞轨迹的工具。
library(monocle3)
# 将 Seurat 对象转换为 Monocle 对象
cds <- as.cell_data_set(seurat_obj)
# 预处理和降维
cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 30)
cds <- reduce_dimension(cds, reduction_method = "UMAP")
# 图聚类和轨迹学习
cds <- cluster_cells(cds)
cds <- learn_graph(cds)
# 设置起始细胞
cds <- order_cells(cds, root_cells = "cell_id_of_root")
# 可视化伪时间轨迹
plot_cells(cds, color_cells_by = "pseudotime")
3. 检测和分析选择性扰动效应
为了研究不同条件下的基因表达变化和选择性扰动效应，以下步骤是关键：
-
识别差异表达基因：
使用Monocle3中的graph_test来识别在轨迹上表达模式显著变化的基因。pr_test_res <- graph_test(cds, neighbor_graph = "principal_graph", cores = 4) significant_genes <- subset(pr_test_res, q_value < 0.05) -
特定条件下的伪时间变化：
如果要比较不同处理条件下的伪时间变化，确保你的数据包含相应的标签（如treatment）。# 绘制不同条件下的伪时间轨迹 plot_cells(cds, color_cells_by = "treatment") -
选择性扰动的分析：
分析哪些基因在不同处理条件下表现出选择性扰动。# 比较不同条件下的表达模式 treatment_comparison <- compare_pseudotime_models(cds, model_formula_str = "~ treatment") significant_treatment_genes <- subset(treatment_comparison, q_value < 0.05)
4. 可视化和解释
- 热图：使用
ComplexHeatmap包或pheatmap包来展示显著基因在伪时间轨迹中的表达。 - 基因轨迹图：可使用
plot_genes_in_pseudotime查看单个基因或基因集的表达模式。
plot_genes_in_pseudotime(cds[c("gene1", "gene2", "gene3"),], color_cells_by = "treatment")
总结
这种分析流程将帮助你从单细胞数据中重建发育轨迹、识别关键基因和分析在不同条件下的基因扰动效应。结合 Seurat 和 Monocle3 的力量，可以深入解析细胞分化路径及其在不同扰动下的响应。
Python片段
使用 Python 进行伪时间分析可以帮助模拟时间序列数据来检测和分析选择性扰动效应，特别是在细胞生物学中分析单细胞 RNA-seq 数据时。这类分析用于研究细胞如何在时间轴上从一个状态过渡到另一个状态，分析扰动是否对这些过渡过程产生影响。
步骤指南：
-
数据准备：
首先，需要单细胞 RNA-seq 数据。假设数据包含细胞的表达谱矩阵及相关元数据。Scanpy是一个流行的 Python 库，用于处理单细胞数据。 -
伪时间轨迹推断：
使用类似Scanpy和scvelo的工具进行伪时间分析。scvelo专门用于时间动态分析，尤其是 RNA 动力学建模。 -
检测扰动效应：
对比正常和扰动条件下的伪时间轨迹，以检测是否存在显著差异。
示例代码步骤：
1. 数据加载与预处理
import scanpy as sc
import scvelo as scv
# 加载数据集
adata = scv.datasets.pancreas() # 以示例数据为例
# 数据预处理
scv.pp.filter_and_normalize(adata)
scv.pp.moments(adata)
2. 计算和绘制伪时间轨迹
# 计算RNA速度和推断轨迹
scv.tl.velocity(adata)
scv.tl.velocity_graph(adata)
# 计算伪时间
scv.tl.latent_time(adata)
# 绘制伪时间图
scv.pl.scatter(adata, color='latent_time', cmap='coolwarm')
3. 检测扰动效应
假设我们有一个元数据列 condition 表示细胞的扰动和非扰动状态：
# 绘制不同条件下的伪时间轨迹
scv.pl.scatter(adata, color=['latent_time', 'condition'], basis='umap')
# 进一步的统计分析，如比较不同条件下伪时间分布
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.violinplot(data=adata.obs, x='condition', y='latent_time')
plt.title('伪时间在不同条件下的分布')
plt.show()
解释分析结果：
- 伪时间图 展示了细胞从起始状态到终止状态的过渡路径。
- 条件比较图 显示在扰动和非扰动条件下，伪时间的分布是否存在显著差异。如果差异明显，则表明扰动影响了细胞的动态过程。
进一步分析：
- 可以使用统计测试（如
t-test或Mann-Whitney U测试）来验证条件之间的伪时间分布是否存在显著差异。 - 使用基因集富集分析来探索在扰动条件下表达显著变化的基因，以揭示潜在的生物学机制。
通过这种方法，可以在单细胞数据中识别和分析选择性扰动效应如何影响细胞的动态过程。