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单细胞数据的GSVA

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用户11414625
发布2024-12-20 15:28:46
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1.加载数据和R包

获得每种细胞的平均表达量.

代码中的seu.obj.Rdata是seurat降维聚类分群注释后的到的对象.我的示例数据在生信星球聊天框回复“955gsva”获取。

代码语言:javascript
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rm(list = ls())
library(Seurat)
library(GSVA)
library(clusterProfiler)
load("seu.obj.Rdata")
table(Idents(seu.obj))
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## 
##  Naive CD4 T   CD14+ Mono            B        CD8 T           NK FCGR3A+ Mono 
##         1675         1206          598          406          337          125 
##     Platelet           DC 
##           48           88

exp  =  AverageExpression(seu.obj)[[1]]
#exp =  AggregateExpression(seu.obj)[[1]]
exp  =  as.matrix(exp)
exp  =  exp[rowSums(exp)>0,] 
exp[1:4,1:4]

##          Naive CD4 T  CD14+ Mono          B      CD8 T
## TSPAN6    0.01890007 0.000000000 0.00000000 0.00446691
## DPM1      0.50764534 0.398461857 0.52602493 0.49951298
## SCYL3     0.10701976 0.049771894 0.10397003 0.12101561
## C1orf112  0.02653607 0.005093801 0.05426134 0.02747031

Seurat v5 提示建议用AggregateExpression做伪bulk转录组分析,那个是用来求和的,目前查到的文献和教程都是使用平均值,这里就木有改动.

2.做GSVA

gmt文件下载自GSEA-msigdb官网

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h_df = read.gmt("h.all.v2023.2.Hs.symbols.gmt")[,c(2,1)]
h_list = unstack(h_df)
ES  =  gsva(exp, h_list)
ES[1:4,1:4]
3.热图可视化
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library(pheatmap)
pheatmap(ES, scale = "row",angle_col = "45",
         color = colorRampPalette(c("navy", "white", "firebrick3"))(50))
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原始发表:2024-05-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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