参考：生信技能树公众号、单细胞天地公众号、周运来就是我（简书）。 备注：仅作为笔记学习，无任何商业用途。

两种降维方式

需要标准化数据、寻找高变基因、PCA分析。

  1. sce <- NormalizeData(sce, normalization.method =  "LogNormalize", scale.factor = 10000)
  2. sce <- FindVariableFeatures(sce, selection.method = "vst", nfeatures = 2000) 
  3. # 步骤 ScaleData 的耗时取决于电脑系统配置（保守估计大于一分钟）
  4. sce <- ScaleData(sce) 
  5. sce <- RunPCA(object = sce, pc.genes = VariableFeatures(sce))

简单解释一下，这代码里面的FindVariableFeatures和RunPCA函数，是两种不同策略的降维。

  • 首先FindVariableFeatures是硬过滤，根据一些统计指标，比如sd,mad,vst等等来判断你输入的单细胞表达矩阵里面的2万多个基因里面，最重要的2000个基因，其余的1.8万个基因下游分析就不考虑了。
  • 然后RunPCA函数其实跑完之后2000个基因会转变为2000个维度，但是我们通常看前面的十几个维度就ok了，所以也是一个效率非常高的降维方式。

这个时候，你一定有疑问，为什么FindVariableFeatures是挑选2000个基因而不是其它数量呢？RunPCA函数跑完后我们应该是挑选前多少个维度呢？10个还是15个，还是20个还是50呢。

第一次降维，表达矩阵里面通常是2~3万的基因数量，需要筛选到千这个数量级，可以是1000-5000，都是可以

查看聚类分群

聚类分群是紧密连接的，细胞可以看做是空间的不同点，如果是二维平面空间，点与点之间的距离很方便计算，距离的远近就决定着细胞是否属于一个类群。

计算距离的公式很多，我们就不一一展开，但是需要注意的是二维平面空间，三维球体空间的细胞距离很方便计算，但是如果是50个维度的空间，计算几万个细胞之间的距离就很可怕了，如果是2000个维度，甚至是2万个维度，基本上个人计算机就可以放弃了。这就是为什么我们前面通常是需要降维的。

下面是一个典型的单细胞转录组项目数据处理的描述：

image.png

可以看到他们的第一步降维是，选取top 5000的表达量离散度大的基因，第二步降维是选取top20的主成分。使用KNN-graph的聚类，最终定下来了10个细胞亚群。

一般来说，如果单细胞转录组数据仅仅是文章生物学故事的一个环节，就会采取标准的seurat流程，如下所示：
image.png

如果你看的文献足够多，还会发现，在降维聚类分群之后，通常是有一个细胞在二维平面的散点图展示，如下所示，如果你足够心细，也会发现其实细胞的空间距离排布坐标通常是tSNE和umap来展现。
image.png

tSNE和UMAP

tSNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) 是一种非线性降维的算法，是流形学习的一种，当然，你大概率上是无需理解流形学习的，认识一下其它流形学习的经典方法即可，包括：Isomap，LLE，LE和diffusion maps等。

  • 困惑度（perplexity）可以表示细胞的邻近个数，在tSNE图上的直观反映是细胞点的分布是否紧凑。perplexity设置越大，细胞分布越紧凑。
  • tSNE的参数设置：perplexity < (细胞数-1)/3，建议perplexity = 细胞数 / 50；
  • tSNE倾向于保留数据的局部结构