實用技巧二——單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組高級分析之細(xì)胞譜系分析

基于單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的細(xì)胞軌跡分析常見形式有細(xì)胞變化軌跡分析和細(xì)胞譜系分析，在上一篇中，我們詳細(xì)介紹了常規(guī)擬時間序列分析的相關(guān)內(nèi)容（具體內(nèi)容查看鏈接）。在這里，我們主要就細(xì)胞譜系分析進(jìn)行介紹和解讀。

細(xì)胞譜系分析，最簡明的理解就是細(xì)胞領(lǐng)域的進(jìn)化樹，通常指的是某類祖源細(xì)胞，在特定條件下，有多個發(fā)育軌跡和命運，變化過程類似復(fù)雜樹狀分支變化過程。因此，該分析的目的就是用單細(xì)胞數(shù)據(jù)還原復(fù)雜細(xì)胞命運變化。該分析的結(jié)果呈現(xiàn)內(nèi)容可以簡單概括為兩點：1.細(xì)胞變化命運：2.不同命運細(xì)胞的marker基因。

以Monocle來進(jìn)行細(xì)胞譜系分析為例，Monocle細(xì)胞譜系分析的目的是在實驗中了解細(xì)胞是如何通過一個基因表達(dá)變化的生物程序進(jìn)行轉(zhuǎn)化的。每個細(xì)胞都可以看作是高維空間中的一個點，每個維描述基因組中不同基因的表達(dá)。識別基因表達(dá)變化的程序相當(dāng)于學(xué)習(xí)細(xì)胞在這個空間中遵循的軌跡。但是，分析中維度越多，學(xué)習(xí)軌跡就越困難。然而，許多基因通常彼此共存。因此，可以使用各種不同的算法來降低數(shù)據(jù)的維數(shù)。所以，譜系分析的核心還是通過基因表達(dá)數(shù)據(jù)的降維，可視化細(xì)胞間的關(guān)系緊密程度。

1. 譜系骨架圖

要進(jìn)行該分析的輸入數(shù)據(jù)主要包含三部分：基因列表、表達(dá)矩陣、細(xì)胞類型。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維、編碼每個細(xì)胞映射到軌跡中的位置，根據(jù)已有知識指定軌跡的起點，就可以得到基本的譜系變化圖（譜系框架圖）。 上圖是由Monocle2分析得到的血細(xì)胞分化的譜系骨架,數(shù)據(jù)來源見參考文獻(xiàn)[1]，上述圖形象地描述了細(xì)胞間的譜系關(guān)系。

2. 譜系層次聚類熱圖（Complex Heatmap）

譜系框架圖能看出來細(xì)胞間的譜系關(guān)系，當(dāng)然，通過對具有相似基因集進(jìn)行層次聚類，以熱圖形式也允許我們識別到在每個分支中發(fā)育的細(xì)胞類型，如下圖：
 
上圖顯示根據(jù)譜系骨架得到的Cluster在譜系的各個節(jié)段的分布情況，名字（數(shù)字）標(biāo)簽對應(yīng)于樹的每個段的狀態(tài)標(biāo)簽。

3. 譜系（各樹干）評分計算（stemness score）

得到基本譜系結(jié)構(gòu)后，需要對結(jié)果進(jìn)行評價和優(yōu)化。因此，需要對譜系進(jìn)行評分計算。通常，評分計算遵循以下幾個過程：

（1）選擇每個分支特有的stemness基因
（2）根據(jù)選擇的基因計算表達(dá)值，進(jìn)而計算譜系評分，并校正譜系骨架圖
（3）將 UMI 歸一化為 TPM 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

校正完后，通過評分高低，留下可靠的，刪除不可靠數(shù)據(jù)細(xì)胞，分別進(jìn)行繪圖展示：