hello，你知道有一個R包可以生成模擬單細胞RNA-seq的數(shù)據(jù)，并可以用于評估和比較不同的分析方法嘛？今天小云就來教大家如何使用這個R包，感興趣的話就和小云一起看下去吧！

了解splatter

splatter是一個用于模擬和分析單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的R語言包。它提供了一系列功能，使研究人員可以生成模擬數(shù)據(jù)、進行參數(shù)估計、數(shù)據(jù)標準化、降維分析等。下面小云來介紹一下splatter包的主要功能和作用：

1.?模擬數(shù)據(jù)生成：

splatter允許用戶根據(jù)自定義的參數(shù)生成模擬的單細胞測序數(shù)據(jù)。

2.?參數(shù)估計：

splatter提供了功能強大的參數(shù)估計方法，可以從給定的單細胞測序數(shù)據(jù)中估計出模型的參數(shù)。

3.?數(shù)據(jù)標準化：

splatter包含了一系列數(shù)據(jù)標準化方法，如對數(shù)轉(zhuǎn)換、歸一化等，可以幫助用戶對單細胞測序數(shù)據(jù)進行預處理。

4.?降維分析：

splatter支持常用的降維分析方法，如主成分分析（PCA），可以將高維的單細胞測序數(shù)據(jù)投影到二維或三維空間中，方便可視化和進一步的數(shù)據(jù)解釋。

5.?數(shù)據(jù)可視化：

splatter提供了多種繪圖函數(shù)，用于可視化模擬數(shù)據(jù)、參數(shù)估計結(jié)果、標準化后的數(shù)據(jù)、降維分析結(jié)果等。 總而言之，splatter是一個功能豐富的R包，通過模擬生成、參數(shù)估計、數(shù)據(jù)標準化和降維分析等功能，幫助研究人員更好地理解和分析單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，為單細胞研究提供了有力的工具和方法。 接下來小云將使用R語言中的splatter和scater包進行單細胞測序數(shù)據(jù)模擬和分析。那就和小云一起學起來吧！

1. 快速創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù)

首先我們使用splatter包中的mockSCE函數(shù)快速創(chuàng)建一個模擬的單細胞測序數(shù)據(jù)。mockSCE函數(shù)可以設(shè)置細胞的數(shù)量（ncells）、基因的數(shù)量（ngenes）和spike-in的數(shù)量（nspikes），并返回一個SingleCellExperiment（SCE）對象。代碼中的set.seed(1)用于設(shè)置隨機數(shù)種子，保證結(jié)果的可重復性。最后，我們使用counts函數(shù)查看模擬數(shù)據(jù)的基因表達矩陣。 ? library(splatter) library(scater) ? ### 1. 快速創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù) # Usage # mockSCE(ncells = 200, ngenes = 2000, nspikes = 100) set.seed(1) sce <- mockSCE() # class: SingleCellExperiment counts(sce) 我們一起來看一下模擬生成的基因表達矩陣：

2. 參數(shù)估計

接下來，我們使用splatEstimate函數(shù)從給定的數(shù)據(jù)中（這里是上一部分模擬生成的數(shù)據(jù)）估計參數(shù)。 ? ### 2. 參數(shù)估計 # 從數(shù)據(jù)（模擬數(shù)據(jù)或真實的單細胞測序數(shù)據(jù)）中估計參數(shù) params <- splatEstimate(sce)?# Params object

3. 自定義參數(shù)，創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù)

接下來，我們來學習如何根據(jù)自定義參數(shù)創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù)。首先，使用newSplatParams函數(shù)創(chuàng)建一個參數(shù)對象params。然后，使用getParam函數(shù)查看參數(shù)對象中的參數(shù)設(shè)定。接下來，使用setParam和setParams函數(shù)設(shè)置參數(shù)對象中的參數(shù)。最后，使用splatSimulate函數(shù)根據(jù)參數(shù)對象創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù)。 ### 3. 自定義參數(shù)，創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù) # 創(chuàng)建參數(shù)對象 params <- newSplatParams() #默認10000 Genes，100 Cells # 查看參數(shù)對象中的參數(shù)設(shè)定 getParam(params, "nGenes") getParam(params, "nCells") getParams(params, c("nGenes", "mean.rate", "mean.shape")) # 設(shè)定參數(shù)對象中的參數(shù) params <- setParam(params, "nGenes", 5000) params <- setParam(params, "batchCells", 50) params <- setParams(params, mean.shape = 0.5, de.prob = 0.2) params <- setParams(params, update = list(nGenes = 8000, mean.rate = 0.5)) ? # 根據(jù)參數(shù)，創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù) sim <- splatSimulate(params)

4. 提取SingleCellExperiment類信息

接下來，我們就可以介紹提取SingleCellExperiment對象中的信息。 ? ### 4. 提取SingleCellExperiment類信息 class(sim) # Information about genes head(rowData(sim)) # Information about cells head(colData(sim)) # Gene by cell matrices names(assays(sim)) # Example of cell means matrix assays(sim)$CellMeans[1:5, 1:5] # 表達矩陣 counts <- counts(sim) counts[1:3,1:5] ? class(counts) # "matrix" "array" typeof(counts)?# [1] "integer" dim(counts) #[1] 8000?100

5. 數(shù)據(jù)標準化，對數(shù)化和降維

進一步地，我們就可以如單細胞測序數(shù)據(jù)進行標準化、對數(shù)化和降維處理。首先，使用logNormCounts函數(shù)對SingleCellExperiment對象中的counts值進行對數(shù)轉(zhuǎn)換和歸一化。通過logcounts函數(shù)可以查看轉(zhuǎn)換后的對數(shù)表達矩陣。然后，使用runPCA函數(shù)對數(shù)據(jù)進行PCA降維。 ? ### 5. 數(shù)據(jù)標準化，對數(shù)化和降維 ## {scuttle}包的函數(shù):logNormCounts ## {scater}包的函數(shù):runPCA,plotPCA #?SingleCellExperiment 對象的counts值計算對數(shù)轉(zhuǎn)換的歸一化表達式值 sim <- logNormCounts(sim) counts(sim)[1:3,1:5] logcounts(sim)[1:3,1:5] # PCA降維 sim <- runPCA(sim) plotPCA(sim) 最后，小云使用plotPCA函數(shù)繪制PCA降維結(jié)果。我們來看看可視化的結(jié)果是什么樣吧！

6. 創(chuàng)建復雜的模擬數(shù)據(jù)

最后，我們可以創(chuàng)建更復雜的模擬數(shù)據(jù)，包括具有組結(jié)構(gòu)、路徑結(jié)構(gòu)和批次效應(yīng)的模擬數(shù)據(jù)。 ### 6. 創(chuàng)建復雜的模擬數(shù)據(jù) ## groups sim.groups <- splatSimulate(group.prob = c(0.3, 0.7), method = "groups", ???????????????verbose = FALSE) sim.groups <- logNormCounts(sim.groups) sim.groups <- runPCA(sim.groups) plotPCA(sim.groups, colour_by = "Group") 我們來看看降維后的結(jié)果：

dim(counts(sim.groups)) rowData(sim.groups)$DEFacGroup1 rowData(sim.groups)$DEFacGroup2 metadata(sim.groups) ? ## paths sim.paths <- splatSimulate(de.prob = 0.2, nGenes = 1000, method = "paths", ??????????????verbose = FALSE) sim.paths <- logNormCounts(sim.paths) sim.paths <- runPCA(sim.paths) plotPCA(sim.paths, colour_by = "Step") colData(sim.paths)$Step ? ## batches sim.batches <- splatSimulate(batchCells = c(50, 50), verbose = FALSE) sim.batches <- logNormCounts(sim.batches) sim.batches <- runPCA(sim.batches) plotPCA(sim.batches, colour_by = "Batch") rowData(sim.batches)$BatchFacBatch1 rowData(sim.batches)$BatchFacBatch2 dev.off() 最后pca可視化的結(jié)果如下：

通過學習這些代碼，你可以了解如何使用splatter和scater包進行單細胞測序數(shù)據(jù)的模擬和分析，包括模擬數(shù)據(jù)的快速生成、參數(shù)估計、自定義參數(shù)創(chuàng)建、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)標準化和降維處理等。怎么樣，是不是很簡單，你學廢了嘛！？