根据单细胞表达矩阵，箱图可视化高表达基因

Posted 2023-04-11

参考技术A 在 scater R包里，有个函数 plotHighestExprs ，可自动根据SingleCellExperiment对象数据进行绘制。但有个缺点就是太慢了，具体操作如下

具体可分为三种情况

最主要的原始是，不同细胞的文库大小可能因测序过程存在差异。通过标准化，可使基因在不同细胞的表达情况具有可比性。

上述两步也可合并成一步，但可能跳的有点多，关键理解如下示例的第三步的除法：
（1）R语言的计算是向量化的；例如可以进行向量间加减乘除运算，具体规则，自己尝试下理解更深刻；
（2）应用到矩阵时，可以理解为一行代表向量的一个元素。

如下图，结果与我们上面计算的有点不同；
查看 NormalizeData 帮助文档可知，其默认方法是计算每个细胞中基因表达量与文库的比值，然后乘一个size.factor(一般是10000)，最后进行log转换（加1，避免0以及零点几的无意义结果 log1p ）

参考文章
https://nbisweden.github.io/workshop-scRNAseq/labs/compiled/seurat/seurat_01_qc.html

热图展示单细胞转录组基因在不同组中表达阳性细胞差异

参考技术A

近日，看到-生信作曲家-发的帖子，展示的内容是单细胞差异基因的图，是利用热图的形式展现的，在一个热图上可以展示不同cluster中不同组的基因表达阳性细胞比例，差别一目了然，可以同时展示很多的基因。

首先构建作图数据，我们用最“笨”的办法吧，分别找出不同细胞类型下，两组之间（GM， BM）的差异基因，这里设置阈值为0，让所有基因都保留下来。然后设置需要查看或者展示的基因，分别在各个差异基因文件中提取这些基因的表达数据，我们需要的数据是ptc1和ptc2这两列，分别对应两个分组。最后将所有细胞差异基因中提取的数据进行合并就可以作图。

热图的做法很简单，参考我们之前的系列：

画热图只标注感兴趣的基因名称

热图2：分组聚类，让热图分裂

热图3：热图行列分组信息注释

热图4：ComplexHeatmap画复杂热图行列注释

我们可以直接用pheatmap来画，但是区别在于需要将每个基因在细胞中的表达数值显示在热图上，只需要加display_numbers = TRUE参数即可。

最后导出pdf图片，用AI修饰一下即可。

当然ComplexHeatmap包的Heatmap函数也是适用的。如果需要进行更多的修饰和改造也是可以的。（ 补充：之前的热图系列没有说到一个问题就是ComplexHeatmap做热图之后的legend标题的问题，自动显示的是matrix，而且每画一次，就在后面加数字，有很多小伙伴有这个疑问。其实在他的参数heatmap_legend_param 中是可以定义标题和legend位置的。 ）

最后修饰修饰成为一个可发表的图片。

这个热图还是挺实用的，有需要示例数据的小伙伴可在我的公众号《KS科研分享与服务》----联系作者索取数据，记得在公众号后台留下您的邮箱！