玩转单细胞(17):差异基因分析可以舍弃一些没必要的基因-例如MT..RPL..

学术   2024-11-27 09:01   重庆  

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玩转单细胞往期精彩系列:

玩转单细胞(1):玩转单细胞---提取特定基因表达的细胞群分析(一个小问题)
玩转单细胞(2):Seurat批量做图修饰
玩转单细胞(3):堆叠柱状图添加比例
玩转单细胞(4):单细胞相关性
玩转单细胞(5):单细胞UMAP图只标记特定细胞群、圈定细胞群及坐标轴修改
玩转单细胞(6):单细胞差异基因展示之对角散点图
玩转单细胞(7):修改Seurat对象基因名称
玩转单细胞(8): 单细胞3维聚类图展示
玩转单细胞(9):单细胞Seurat对象数据操作
玩转单细胞(10):替换单细胞Seurat对象UMAP坐标
玩转单细胞(11):Seurat单细胞基因表达DotPlot图分面设置
玩转单细胞(12):单细胞celltype颜色、顺序设置及V5小问题
玩转单细胞(13):Seurat V5单细胞基本可视化
玩转单细胞(14): 玩转单细胞(14): 单细胞分亚群之后分群信息返回原来的seurat对象
玩转单细胞(15):一些简便的作图、数据运行处理小技巧
玩转单细胞(16):Scanpy单细胞h5ad数据转化为Seurat对象
请先看这个结果:
DEGs <- FindMarkers(human_data, ident.1 = "BM",ident.2 = "GM",                     logfc.threshold = 0.25,min.pct = 0.25, group.by = 'group')

这就是这个帖子的问题,可以看到,显著性top差异基因里面有很多RPL开头的核糖体基因,这个结果还好,我之前分析过更夸张的,top基因基本都是MT,RPL等等,不知道的还以为我拿的核糖体测的序列。很显然,这些基因并不是我们关注的,但是它就是水零零的出现了,还是P值最小、logFC最大的基因,你说气人不?

这就是很多小伙伴关心的一个问题,我可以删除这些基因吗?我们在数据分析之初,就对线粒体基因和核糖体基因进行了质控,质控消除了这些基因对细胞分群的影响(也有挺多文章直接将这些基因在矩阵中删除,再进行降维)。但是在做差异分析的时候,又会有这个困扰,所以我们可以将其删除,再进行分析,也是可以的。当然,也要结合实际情况,不要盲目!
exp_m <- GetAssayData(human_data, layer = 'counts')gene.all <- rownames(exp_m)mt.gene  = grep('^MT-', gene.all, value = TRUE)#线粒体基因ribosome.gene = grep('^RPL|^RPS|^MRPS|^MRPL', gene.all, value = TRUE)#核糖体基因features = setdiff(gene.all, c(mt.gene, ribosome.gene))#去除不需要的基因
不需要改变原来的seurat,只需要在FindMarkers中加入参数features即可。
DEGs <- FindMarkers(human_data, ident.1 = "BM",ident.2 = "GM",                     logfc.threshold = 0.25,min.pct = 0.25, group.by = 'group',                    features = features)

这样得到的结果,做富集分析就可以了,否则都得不到有用的通路!

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