В области вычислительной биологии идентификация и характеристика отдельных клеток имеют решающее значение для понимания клеточной гетерогенности и открытия новых биологических идей. С появлением технологий секвенирования одноклеточной РНК (scRNA-seq) исследователи получили возможность профилировать экспрессию генов в отдельных клетках. Bioconductor, популярный проект программного обеспечения с открытым исходным кодом, предоставляет широкий спектр инструментов и пакетов для анализа данных scRNA-seq и выполнения идентификации клеток. В этой статье мы рассмотрим различные методы и приемы, доступные в Bioconductor для идентификации клеток.

Метод 1: уменьшение размерности
Методы уменьшения размерности, такие как анализ главных компонентов (PCA) и t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE), обычно используются для визуализации данных scRNA-seq и идентификации кластеров клеток. Bioconductor предлагает такие пакеты, как «PCAtools» и «Seurat», которые обеспечивают эффективную реализацию этих методов.

Пример кода:

library(PCAtools)
library(Seurat)
# Perform PCA
pca_result <- runPCA(counts)
PCAplot(pca_result)
# Perform t-SNE
tsne_result <- runTSNE(counts)
TSNEplot(tsne_result)

Метод 2: кластерный анализ
Методы кластеризации группируют клетки со схожими профилями экспрессии генов. Bioconductor предоставляет несколько пакетов, таких как Seurat и SingleR, которые предлагают мощные алгоритмы кластеризации, такие как иерархическая кластеризация, k-средние и кластеризация на основе графов.

Пример кода:

library(Seurat)
library(SingleR)
# Perform hierarchical clustering
clusters <- FindClusters(seurat_object, resolution = 0.6)
# Perform k-means clustering
kmeans_clusters <- kmeans(seurat_object@assays$RNA@counts, centers = 5)
# Perform graph-based clustering
graph_clusters <- FindNeighbors(seurat_object)

Метод 3: аннотация типа ячейки
После того, как кластеры ячеек идентифицированы, следующим шагом будет назначение типов ячеек каждому кластеру. Bioconductor предоставляет такие инструменты, как «SingleR» и «scmap», которые сравнивают данные scRNA-seq со справочными наборами данных для определения типов клеток.

Пример кода:

library(SingleR)
library(scmap)
# Perform cell type annotation using SingleR
predicted_labels <- SingleR(test = seurat_object, ref = reference_dataset)
# Perform cell type annotation using scmap
predicted_labels <- scmapCluster(query_data = seurat_object, ref_data = reference_dataset)

Метод 4: Анализ маркерных генов
Анализ маркерных генов помогает идентифицировать гены, специфичные для определенного типа или кластера клеток. Bioconductor предлагает такие пакеты, как «Seurat» и «scran», которые предоставляют функции для дифференциального анализа экспрессии и идентификации маркерных генов.

Пример кода:

library(Seurat)
library(scran)
# Perform differential expression analysis
markers <- FindMarkers(seurat_object, ident.1 = "Cluster1", ident.2 = "Cluster2")
# Identify marker genes
marker_genes <- markers[markers$p_val_adj < 0.05 & abs(markers$logFC) > 1, ]

Биокондуктор — мощный ресурс для идентификации клеток и анализа данных scRNA-seq. В этой статье мы исследовали различные методы, доступные в Bioconductor, включая уменьшение размерности, кластерный анализ, аннотацию типов клеток и анализ маркерных генов. Используя эти инструменты и пакеты, исследователи могут получить ценную информацию о клеточной гетерогенности и улучшить наше понимание сложных биологических систем.