cellassign：用于肿瘤微环境分析的单细胞注释工具（9月Nature）

作者：苑晓梅
责编：SXY

单细胞测序对许多复杂组织重新进行分解分析，打破了我们对细胞类型的固有认知。通常情况下，研究人员首先通过无监督聚类，获得细胞簇，然后根据Marker基因手动注释每个簇可能的细胞类型，或者应用"label transfer"比对到已经分型的数据确定自己研究的细胞类型 （这也是单细胞整合分析的一个关键点，具体关注我们的单细胞课程）。然而，对大型数据集根据Marker基因手动注释一来比较繁琐，难以扩展，二来Marker基因具有不唯一性，人为确定有选择困难症 （单细胞分群后，怎么找到Marker基因定义每一类群？）。"Label transfer"的方法需要预先注释的数据，容易受batch effects影响。

那么，就要敲黑板啦！

作者提出了cellassign(https://irrationone.github.io/cellassign/introduction-to-cellassign.html)-应用概率模型综合分析已知的细胞类型标记基因，将单细胞RNA测序数据注释为predefined or de novo cell types。该方法于2019年9月发表在Nature methods,原文是Probabilistic cell-type assignment of single-cell RNA-seq for tumor microenvironment profiling。

流程概览

cellassign基于Marker基因信息将单细胞RNA测序获得的细胞分型匹配到已知细胞类型。与其他从单细胞RNA-seq数据中确定细胞类型的方法不同，cellassign不需要已经标记的单细胞或bulk数据 - 只需要知道每个给定的基因是否是某种细胞类型的marker就好，想获得这些Marker基因，可以看下CellMarker数据库等。

以下为workflow (用户的输入是子图a的上半部分：标准化后的表达矩阵和Marker基因-细胞类型对照表，输出是细胞归属的已知细胞类型或新细胞类型):

包安装

cellassign的安装需要依赖于 tensorflow （机器学习经典包，莫烦Python机器学习）,可以根据以下步骤进行安装：

install.packages("tensorflow")
library(tensorflow)
install_tensorflow()

安装cellassign

BiocManager::install('cellassign')

或者安装开发版

devtools::install_github("Irrationone/cellassign")

具体使用

library(SingleCellExperiment)
library(cellassign)

首先需要构建SingleCellExperiment对象，当然我们做到这步一般是已经成功构建过了，如果没有构建，可以参考以下代码：

读入数据 (Smartseq2)，读入逗号或Tab键分隔的表达矩阵 (原始counts)，存储为数据框，行是基因，列是细胞。

#读入逗号分隔的count matrix，存储为数据框，该数据是单细胞大名鼎鼎的小鼠全器官数据集中的一部分
dat = read.delim("FACS/Kidney-counts.csv", sep=",", header=TRUE)
dat[1:5,1:5]

##               X A14.MAA000545.3_8_M.1.1 E1.MAA000545.3_8_M.1.1
## 1 0610005C13Rik                       0                      0
## 2 0610007C21Rik                       1                      0
## 3 0610007L01Rik                       0                      0
## 4 0610007N19Rik                       0                      0
## 5 0610007P08Rik                       0                      0
##   M4.MAA000545.3_8_M.1.1 O21.MAA000545.3_8_M.1.1
## 1                      0                       0
## 2                      0                       0
## 3                      0                       0
## 4                      0                       0
## 5                      0                       0

数据库第一列是基因名字，把它移除作为列名字：

dim(dat)
rownames(dat) dat 

构建scater对象 （更多操作见 Hemberg-lab单细胞转录组数据分析（七）-导入10X和SmartSeq2数据Tabula Muris）

sceset 
# 如果做实验室记录了细胞来源的小鼠、处理等信息，可以整理成表格，采用read.table读入存储到call_anns里面一起构建scater对象`
# sceset # 查看对象
str(sceset)

作者使用一个由10个标记基因和500个细胞组成的SingleCellExperiment作为示例 (如果自己还没有数据，可以继续用作者提供的数据操作)：

data(example_sce)
print(example_sce)
#> class: SingleCellExperiment
#> dim: 10 500
#> metadata(1): params
#> assays(6): BatchCellMeans BaseCellMeans ... TrueCounts counts
#> rownames(10): Gene186 Gene205 ... Gene949 Gene994
#> rowData names(6): Gene BaseGeneMean ... DEFacGroup1 DEFacGroup2
#> colnames(500): Cell1 Cell2 ... Cell499 Cell500
#> colData names(5): Cell Batch Group ExpLibSize EM_group
#> reducedDimNames(0):
#> spikeNames(0):

为了方便起见，在SingleCellExperiment的Group slot中注释了真正的细胞类型 （这里是模拟的名字，Group1,2,3等）：

print(head(example_sce$Group))
#> [1] "Group1" "Group2" "Group2" "Group1" "Group1" "Group1"

关于标记基因分组，还提供了一个细胞类型与基因的二元矩阵示例（example_rho），如果基因是给定细胞类型的marker，则标记为1，否则为0：我们先从各种文献、数据库（比如CellMarker）或者直接从PanglaoDB得到先验信息，如

将它以列表的形式读入

example_rho                   T_cell = c("Gene205", "Gene575", "Gene754", "Gene773", "Gene949"))
print(str(example_rho))
#> List of 2
#>  $ B_cell: chr [1:5] "Gene186" "Gene269" "Gene526" "Gene536" ...
#>  $ T_cell: chr [1:5] "Gene205" "Gene575" "Gene754" "Gene773" ...
#> NULL

然后用函数marker_list_to_mat将其转换为二进制标记基因矩阵。

example_rho print(example_rho)

#>         B_cell T_cell other
#> Gene186      1      0     0
#> Gene205      0      1     0
#> Gene269      1      0     0
#> Gene526      1      0     0
#> Gene536      1      0     0
#> Gene575      0      1     0
#> Gene754      0      1     0
#> Gene773      0      1     0
#> Gene949      0      1     0
#> Gene994      1      0     0

其中other表示非其中任一类型的细胞，也可用include_other=FALSE去掉该列。

表达矩阵标准化

cellassign识别的是scater对象example_sce的slots部分内容，需要用户提供量化因子用于表达矩阵的标准化。

example_sce已经预先做过运算，操作自己的数据时建议使用scran包的computeSumFactors计算，代码如下。(什么？你做的差异基因方法不合适？中提供了其它的计算方法和计算原理)

同时由于用于cell assign分析的scater对象只是原始表达矩阵的一部分，标准化时建议用原始表达矩阵所有基因进行标准化。

qclust sceset sceset 

Scater对象筛选

cellassign函数需要的scater对象是单细胞实验或输入的基因表达矩阵的子集，只包含example_rho中含有的Marker gene的行；如果应用自己的数据，需要一步过滤 (example_sce测试数据已经过滤过，故跳过)，代码如下（注意：Marker gene中基因的命名规则与sceset中基因命名规则一致，比如都为ENSEMBL ID或都为Gene Symbol）：

# 对scater对象进行筛选
sceset 

cellassign核心步骤

# cellassign object
# 获取sizefactor
s 
fit                   marker_gene_info = example_rho,
                  s = s,
                  learning_rate = 1e-2,
                  shrinkage = TRUE,
                  verbose = FALSE)
print(fit)
#> A cellassign fit for 500 cells, 10 genes, 2 cell types with 0 covariates
#>             To access cell types, call celltypes(x)
#>             To access cell type probabilities, call cellprobs(x)

使用celltypes函数最大似然法估计（MLE）细胞类型：

print(head(celltypes(fit)))
#> [1] "Group1" "Group2" "Group2" "Group1" "Group1" "Group1"

以及所有MLE参数使用mleparams：

print(str(mleparams(fit)))
#> List of 9
#>  $ delta  : num [1:10, 1:2] 2.32 0 2.5 2.9 2.89 ...
#>   ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#>   .. ..$ : chr [1:10] "Gene186" "Gene205" "Gene269" "Gene526" ...
#>   .. ..$ : chr [1:2] "Group1" "Group2"
#>  $ beta   : num [1:10, 1] 0.487 -0.255 -1.016 1.195 1.476 ...
#>   ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#>   .. ..$ : chr [1:10] "Gene186" "Gene205" "Gene269" "Gene526" ...
#>   .. ..$ : NULL
#>  $ phi    : num [1:500, 1:10, 1:2] 1.86 1.87 1.86 1.86 1.86 ...
#>  $ gamma  : num [1:500, 1:2] 1.00 1.56e-145 1.01e-43 1.00 1.00 ...
#>   ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#>   .. ..$ : NULL
#>   .. ..$ : chr [1:2] "Group1" "Group2"
#>  $ mu     : num [1:500, 1:10, 1:2] 22.6 80.9 11.5 15.5 15.8 ...
#>  $ a      : num [1:10(1d)] 1.03 1.08 1.13 1.19 1.26 ...
#>  $ theta  : num [1:2(1d)] 0.472 0.528
#>   ..- attr(*, "dimnames")=List of 1
#>   .. ..$ : chr [1:2] "Group1" "Group2"
#>  $ ld_mean: num 1
#>  $ ld_var : num 0.531
#> NULL

我们还可以使用cellprobs函数可视化赋值的概率，该函数返回每个细胞和细胞类型的概率矩阵：

pheatmap::pheatmap(cellprobs(fit))

最后，由于这是模拟数据，我们可以检查与真实组值的一致性：

print(table(example_sce$Group, celltypes(fit)))
#>
#>          Group1 Group2
#>   Group1    236      0
#>   Group2      0    264

肿瘤微环境Marker基因示例

对于人肿瘤微环境中的常见细胞类型，cellassign包中提供了一组示例标记。

标记基因可用于以下细胞类型：

• B cells

• T cells

• Cytotoxic T cells

• Monocyte/Macrophage

• Epithelial cells

• Myofibroblasts

• Vascular smooth muscle cells

• Endothelial cells

这些可以通过调用进行访问:

data(example_TME_markers)

注意这是两列marker的列表：

names(example_TME_markers)
#> [1] "symbol"  "ensembl"

ensembl 包含基因符号：

lapply(head(example_TME_markers$ensembl, n = 4), head, n = 4)
#> $`B cells`
#>               VIM             MS4A1             CD79A             PTPRC
#> "ENSG00000026025" "ENSG00000156738" "ENSG00000105369" "ENSG00000081237"
#>
#> $`T cells`
#>               VIM               CD2              CD3D              CD3E
#> "ENSG00000026025" "ENSG00000116824" "ENSG00000167286" "ENSG00000198851"
#>
#> $`Cytotoxic T cells`
#>               VIM               CD2              CD3D              CD3E
#> "ENSG00000026025" "ENSG00000116824" "ENSG00000167286" "ENSG00000198851"
#>
#> $`Monocyte/Macrophage`
#>               VIM              CD14            FCGR3A              CD33
#> "ENSG00000026025" "ENSG00000170458" "ENSG00000203747" "ENSG00000105383"

要将这些与cellassign一起使用，我们可以通过单元格类型矩阵将它们转换为二进制标记：

marker_mat 
marker_mat[1:3, 1:3]
#>                 B cells T cells Cytotoxic T cells
#> ENSG00000010610       0       1                 0
#> ENSG00000026025       1       1                 1
#> ENSG00000039068       0       0                 0

# 对scater对象进行筛选
sce_marker 

局限性

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运行环境

sessionInfo()
#> R version 3.6.0 (2019-04-26)
#> Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
#> Running under: macOS Mojave 10.14
#>
#> Matrix products: default
#> BLAS:   /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/lib/libRblas.0.dylib
#> LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/lib/libRlapack.dylib
#>
#> locale:
#> [1] en_CA.UTF-8/en_CA.UTF-8/en_CA.UTF-8/C/en_CA.UTF-8/en_CA.UTF-8
#>
#> attached base packages:
#> [1] parallel  stats4    stats     graphics  grDevices utils     datasets
#> [8] methods   base
#>
#> other attached packages:
#>  [1] SingleCellExperiment_1.6.0  SummarizedExperiment_1.14.0
#>  [3] DelayedArray_0.10.0         BiocParallel_1.18.0
#>  [5] GenomicRanges_1.36.0        GenomeInfoDb_1.20.0
#>  [7] cellassign_0.99.11          pheatmap_1.0.12
#>  [9] matrixStats_0.54.0          edgeR_3.26.5
#> [11] org.Hs.eg.db_3.8.2          AnnotationDbi_1.46.0
#> [13] IRanges_2.18.1              S4Vectors_0.22.0
#> [15] Biobase_2.44.0              BiocGenerics_0.30.0
#> [17] limma_3.40.2                magrittr_1.5
#> [19] BiocStyle_2.12.0
#>
#> loaded via a namespace (and not attached):
#>  [1] pkgload_1.0.2          bit64_0.9-7            jsonlite_1.6
#>  [4] assertthat_0.2.1       BiocManager_1.30.4     blob_1.1.1
#>  [7] GenomeInfoDbData_1.2.1 yaml_2.2.0             remotes_2.1.0
#> [10] sessioninfo_1.1.1      pillar_1.4.2           RSQLite_2.1.1
#> [13] backports_1.1.4        lattice_0.20-38        glue_1.3.1
#> [16] reticulate_1.12        digest_0.6.20          RColorBrewer_1.1-2
#> [19] XVector_0.24.0         colorspace_1.4-1       plyr_1.8.4
#> [22] htmltools_0.3.6        Matrix_1.2-17          pkgconfig_2.0.2
#> [25] devtools_2.0.2         bookdown_0.11          zlibbioc_1.30.0
#> [28] purrr_0.3.2            scales_1.0.0           processx_3.4.0
#> [31] whisker_0.3-2          tibble_2.1.3           usethis_1.5.1
#> [34] withr_2.1.2            cli_1.1.0              crayon_1.3.4
#> [37] memoise_1.1.0          evaluate_0.14          ps_1.3.0
#> [40] fs_1.3.1               pkgbuild_1.0.3         tools_3.6.0
#> [43] prettyunits_1.0.2      stringr_1.4.0          munsell_0.5.0
#> [46] locfit_1.5-9.1         callr_3.3.0            compiler_3.6.0
#> [49] rlang_0.4.0            grid_3.6.0             RCurl_1.95-4.12
#> [52] rstudioapi_0.10        bitops_1.0-6           base64enc_0.1-3
#> [55] rmarkdown_1.13         testthat_2.1.1         gtable_0.3.0
#> [58] DBI_1.0.0              R6_2.4.0               tfruns_1.4
#> [61] dplyr_0.8.3            knitr_1.23             tensorflow_1.13.1
#> [64] bit_1.1-14             rprojroot_1.3-2        desc_1.2.0
#> [67] stringi_1.4.3          Rcpp_1.0.1             tidyselect_0.2.5
#> [70] xfun_0.8

对单细胞转录组感兴趣的话，不妨留意一下我们将在北京召开的单细胞转录组数据整合分析专题（11月29号-12月01号）：

10X登录纳斯达克，首日大涨35%，市值49亿的技术你还不会？

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• 1数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框）

• 2读写数据所需的主要函数、与外部环境交互

• 3数据筛选——提取对象的子集

• 4向量、矩阵的数学运算

• 5控制结构

• 6函数及作用域

• 7认识循环函数lapply和sapply

• 8分解数据框split和查看对象str

• 9模拟—随机数、抽样、线性模型

• 1初识ggplot2绘制几何对象

• 2图层的使用—基础、加标签、注释

• 3工具箱—误差线、加权数、展示数据分布

• 4语法基础

• 5通过图层构建图像

• 6标度、轴和图例

• 7定位-分面和坐标系

• 8主题设置、存储导出

• 9绘图需要的数据整理技术

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• 热图绘制

• R做线性回归

• 绘图相关系数矩阵corrplot

• 相关矩阵可视化ggcorrplot

• 绘制交互式图形recharts

• 交互式可视化CanvasXpress

• 聚类分析factoextra

• LDA分析、作图及添加置信-ggord

• 解决散点图样品标签重叠ggrepel

• 添加P值或显著性标记ggpubr

• Alpha多样性稀释曲线rarefraction curve

• 堆叠柱状图各成分连线画法：突出组间变化

• 冲击图展示组间时间序列变化ggalluvial

• 桑基图riverplot

• 微生物环境因子分析ggvegan

• 五彩进化树与热图更配ggtree

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