Seurat：计算cluster的细胞比例和绘制堆叠条形图

Posted 2023-05-06

参考技术A 计算各个cluster的细胞数；

定义对应每个cluster对应的细胞类型，也可将ident改为相应的细胞类型，计算每个细胞类型的细胞数

计算每个样本的细胞数

table( Seuratobject $ slotname )

table(Idents( Seuratobject ),Seuratobject$ slotname )

$slotname 可根据研究具体分组对每个样本自行定义

计算细胞比例

prop.table(table(Idents( Seuratobject ), Seuratobject $ slotname ))

绘制堆叠条形图

跟着Cell学单细胞转录组分析(七):细胞亚群分析及细胞互作

参考技术A

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其实之前我们细胞的分群是很粗糙的，只是一个大概的方向，随着深入的研究，需要对特定细胞的更多亚群进行分析，这里我们选择免疫细胞进行分析，主要是为了跟随文章的脚步，也好完成后续一些示例，比如细胞互作，转录因子、拟时分析等。

首先提取免疫细胞群，然后跑一遍Seurat流程，重新聚类分群。

查看下免疫细胞marker的表达。

然后对细胞进行定群。

以上并不是新内容，亚群分析之后还可以和之前一样，做比例等。不过今天这里我们演示下细胞互作，用Cellcall这个比较简单的包。

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将GM和BM分开做互作，可以看看不同状态下细胞互作之间的区别。

BM的互作结果为，变化还是挺大的。

除了这些，cellcall还可以做其他的事情，具体参考：

https://github.com/ShellyCoder/cellcall

做细胞互作的工具很多，比如iTALK，Cellchat，CellphoneDB等，感兴趣的可以自己取探索下。好了，今天的分享就到这里了，其实这篇分享不是很严谨，主要是演示单细胞数据进一步分析思路，希望对大家有启发。