一小時完整版單細胞生信分析全流程| 雙語字幕| 油管搬運
單細胞生物信息學分析是一項復雜的任務，其中涉及許多步驟，包括數(shù)據(jù)清洗、規(guī)范化、降維、聚類、差異表達分析和細胞類型注釋。Scanpy是一個Python庫，提供了許多方便的工具，用于單細胞RNA測序（scRNA-seq）數(shù)據(jù)的分析。以下是使用Scanpy進行單細胞生物信息學分析的基本流程：
- 數(shù)據(jù)準備
首先，需要獲取單細胞RNA測序數(shù)據(jù)，并對其進行質(zhì)量控制和基因表達量的計算。如果數(shù)據(jù)已經(jīng)是UMI計數(shù)形式，可以直接使用Scanpy加載和分析；如果數(shù)據(jù)是原始測序數(shù)據(jù)，需要使用適當?shù)墓ぞ哌M行預處理，例如使用Cell Ranger或STAR對測序數(shù)據(jù)進行比對和計數(shù)。此外，也需要一個metadata文件，包括每個細胞的信息，例如樣本ID、細胞類型等。
- 數(shù)據(jù)加載和預處理
使用Scanpy的read()函數(shù)，可以將數(shù)據(jù)讀入Scanpy的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。接下來，對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制和基因表達量的規(guī)范化。通常需要對表達量進行對數(shù)轉(zhuǎn)換（例如使用log2）和批次效應去除。
- 細胞聚類和可視化
使用Scanpy的pp.neighbors()和tl.leiden()函數(shù)，可以進行細胞聚類。其中，pp.neighbors()函數(shù)計算細胞之間的相似性，tl.leiden()函數(shù)將細胞劃分為不同的簇。接下來，可以使用Scanpy的可視化工具，例如tl.umap()和tl.tsne()，將細胞嵌入到低維空間中，并可視化不同簇之間的關(guān)系。
- 差異表達分析和細胞類型注釋
使用Scanpy的tl.rank_genes_groups()函數(shù)，可以進行差異表達分析，找到在不同細胞簇之間表達顯著差異的基因。接下來，可以使用外部數(shù)據(jù)庫或基于已知的基因表達譜對不同細胞簇進行注釋，確定每個簇的細胞類型。
- 進一步分析
一旦確定了每個細胞簇的細胞類型，可以使用Scanpy的其他工具，例如tl.dendrogram()和tl.rank_genes_groups_violin()，進行更深入的分析。例如，可以比較不同細胞類型之間的基因表達模式，或者使用GO富集分析等工具，進一步了解細胞功能和生物學過程。
