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雷达卡
为何要进行降维处理？
在单细胞转录组研究中，每个细胞通常包含数千个基因的表达信息，导致数据维度极高。为了更高效地处理和分析这些高维数据，降维成为关键步骤。其主要目标是将原始高维空间映射到一个低维空间，从而实现以下目的：
- 降低噪声干扰：通过压缩数据维度，剔除技术性噪音，保留具有生物学意义的信息。
- 便于数据可视化：将高维数据投影至二维或三维空间，有助于直观识别细胞亚群之间的分布模式与差异。
- 提升聚类与分类效果：在低维空间中，细胞间的相似性更容易被捕捉，有利于后续的聚类分析和细胞类型鉴定。
- 提高计算效率：减少数据维度后，可显著降低后续分析（如聚类、轨迹推断等）所需的计算资源与时间开销。
常见的三种降维方法对比
| 方法 | 类型 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| PCA | 线性降维 | 初步降维、数据预处理 | 计算速度快，解释性强，适用于大规模数据集 | 仅能捕捉线性结构，对非线性关系建模能力弱 |
| t-SNE | 非线性降维 | 数据可视化、局部结构展示 | 擅长揭示复杂的非线性结构，广泛用于细胞群体的可视化呈现 | 运算耗时较长，不适用于超大数据集；结果具有随机性，重复性较差 |
| UMAP | 非线性降维 | 可视化及保持全局与局部结构 | 运行效率高于t-SNE，稳定性更好，能同时保留数据的全局与局部特征，适合大样本分析 | 对参数设置敏感，需进行调参优化以获得理想结果 |
实际操作流程
# PCA 是基于 HVG
seob <- RunPCA(seob, assay =?"SCT")
# s-SNE 不是基于表达矩阵做的，而是基于PCA结果
?seob <- RunTSNE(seob, assay =?"SCT", dims = 1:30)?
# UMAP
seob <- RunUMAP(seob, assay =?"SCT", dims = 1:30)
#可视化
p_pca <- DimPlot(seob,?
? ? ? ? reduction =?"pca",?# pca, umap, tsne
? ? ? ? group.by =?"samples",
? ? ? ? label = F)
p_umap <- DimPlot(seob,?
? ? ? ? reduction =?"umap",?# pca, umap, tsne
? ? ? ? group.by =?"samples",
? ? ? ? label = F)
p_pca + p_umap数据整合与批次效应去除
当多个实验批次的数据存在系统性偏差时，即出现“批次效应”，可能掩盖真实的生物学差异。因此，在合并不同来源的数据前，需要进行整合处理以消除此类影响。
常用整合方法包括：
- CCAIntegration
- RPCAIntegration
- HarmonyIntegration
- FastMNNIntegration
- scVIIntegration
选择依据如下：
- 数据规模：对于较大规模数据集，推荐使用 RPCAIntegration、HarmonyIntegration 或 FastMNNIntegration；面对超大规模数据，scVIIntegration 表现尤为出色。
- 模态类型：若涉及多组学数据（如 RNA 和 ATAC-seq），CCAIntegration 与 scVIIntegration 更具优势。
- 批次效应强度：HarmonyIntegration 与 FastMNNIntegration 在缓解批次效应方面表现优异。
- 计算资源限制：若硬件资源有限，RPCAIntegration 是高效的轻量级选项；而 scVIIntegration 可充分利用 GPU 加速，适合具备高性能计算环境的用户。
注意：FastMNNIntegration 不支持 SCTransform 标准化流程，需采用传统标准化方式。此外，scVIIntegration 强烈建议配备 GPU 支持以提升训练速度。
参考文档：Seurat 官方整合指南
实操示例
seob_harmony <- IntegrateLayers(object = seob,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? normalization.method =?"SCT",
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? orig.reduction =?"pca",?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? method = HarmonyIntegration,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? new.reduction =?"integrated.harmony")
#重新降维
seob_harmony <- RunUMAP(seob_harmony, assay =?"SCT", dims = 1:30,
? ? ? ? ? ? ? ? reduction =?"integrated.harmony")?
DimPlot(seob_harmony,?
? ? ? ? reduction =?"umap",?
? ? ? ? group.by =?"samples",
? ? ? ? label = F)
提示：是否执行批次整合应根据具体研究设计判断。不当整合可能导致真实生物学差异被误校正而丢失，尤其在比较不同处理组或疾病状态时需谨慎操作。
聚类分析流程详解
聚类的第一步是构建细胞间的关系图谱。Seurat 中的 FindNeighbors 函数用于计算每个细胞的 k 个最近邻，并可进一步生成共享近邻图（SNN）。该过程基于 Jaccard 指数衡量两个细胞邻域的重叠程度，进而反映其相似性，为后续聚类提供基础网络结构。
关键参数说明：
- k.param：定义最近邻数量，默认值为 20，即为每个细胞寻找最接近的 20 个邻居。
- nn.method：指定搜索算法，可选 rann 或 annoy。其中 annoy 属于近似最近邻算法，更适合处理大规模数据集。
- dims：指定参与构建近邻图的主成分维度，通常选用 PCA 结果中的前若干个主成分。
seob <- FindNeighbors(seob, reduction =?"pca", dims = 1:20)接下来，FindClusters 函数利用构建好的 SNN 图，采用模块性优化算法（如 Louvain 或 Leiden）来划分细胞簇。该算法通过最大化模块性得分，将图中连接紧密的节点划分为同一簇。
核心参数设置：
- resolution：控制聚类分辨率。数值越高，生成的细胞簇越多且更细粒度。
- algorithm：可选 Louvain（默认）或 Leiden。后者在分割精度和收敛性上更优，尤其适用于大数据集，但需预先安装 Python 包
leidenalg。
seob <- FindClusters(seob,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?resolution = 0.4,?# 值越大，cluster 越多
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?random.seed = 1)?
DimPlot(seob,?
? ? ? ? reduction =?"umap",?
? ? ? ? group.by ?= c("seurat_clusters"),
? ? ? ? label = T)
5. 采用自主采购模式，全部硬件为自购的裸金属服务器，部署在华东地区排名前50的IDC机房，接入省级骨干网络专线。
京公网安备 11010802022788号
