这篇文章将为大家详细讲解有关怎么使用scater包对单细胞转录组数据进行降维分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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对于单细胞转录组的数据，常用的降维方法有以下3种

1. PCA

2. t-SNE

3. Difffusion map

通过scater这个R包，可以方便的进行降维分析，安装方式如下

BiocManager::install("scater", version = "3.8")

具体的操作步骤如下

1. 构建SingleCellExperiment对象

对于单细胞的数据，专门制定了一个名为SingleCellExperiment的类，用来存储相关数据。

我们首先要做的就将相关数据导入到R中，只需要下两种数据即可，第一种是基因的表达量数据，每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞，示意如下

第二种是细胞的相关信息，可以是细胞的名字，采样时间，来源组织，处理条件等metadata, 每一行是一个细胞，每一列是一种属性，示意如下

通过这两种数据，就可以构建出一个SingleCellExperiment对象，代码如下

sce <- SingleCellExperiment(
  assays = list(counts = sc_example_counts),
  colData = sc_example_cell_info
)
# 归一化
sce <- normalize(sce)

注意必须要进行归一化操作。

2. PCA

PCA是应用的最广泛的降维方法，在scater中，通过一下方式可以快速的得到PCA降维后的结果，代码如下

plotPCA(sce)

生成的图片如下

2. t-SNE

t-SNE降维算法的代码如下

set.seed(1000)
sce <- runTSNE(
  sce,
  perplexity = 10,
  use_dimred = "PCA",
  n_dimred = 10)
# 画图
plotTSNE(sce, colour_by="Treatment")

生成的图片如下

本质上是通过调用Rtsne这个包来进行t-SNE降维分析。

3. Diffusion Map

Diffusion Map简称DM降维算法，代码如下

sce <- runDiffusionMap(sce)
plotDiffusionMap(sce)

生成的图片如下

本质上是通过调用destiny这个包来进行降维分析。

scater这个R包不仅提供了各种降维分析的算法，还提供了数据QC, 基因表达量可视化等功能。

关于怎么使用scater包对单细胞转录组数据进行降维分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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