【生物信息学】单细胞RNA测序数据分析：计算亲和力矩阵（基于距离、皮尔逊相关系数）及绘制热图（Heatmap）

2024-07-30 08:41:18 浏览数 (1)

一、实验介绍

  计算亲和力矩阵，一般按照以下步骤进行：

  • 导入数据：加载单细胞RNA测序数据集。
  • 数据预处理：根据需要对数据进行预处理，例如基因过滤、归一化等。
  • 计算亲和力：使用合适的算法（例如，欧几里德距离、Pearson相关系数或其他距离/相似度度量）计算样本之间的亲和力（可以使用现有的生物信息学工具包（如Scanpy）来执行此计算。
  • 构建亲和力矩阵：将计算得到的亲和力值组织成一个亲和力矩阵，其中每个元素表示两个样本之间的亲和力。

二、实验环境

1. 配置虚拟环境

  可使用如下指令：

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conda create -n bio python=3.8
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conda activate bio
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pip install -r requirements.txt

  其中，requirements.txt：

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numpy==1.18.1
matplotlib==3.1.2
seaborn==0.9.0

2. 库版本介绍

软件包

本实验版本

目前最新版

matplotlib

3.1.2

3.8.0

numpy

1.81.1

1.26.0

python

3.8.16

scipy

1.10.1

1.11.3

seaborn

0.12.2

0.13.0

三、实验内容

0. 导入必要的库

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import scanpy as sc
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr
  • Scanpy是一个用于单细胞RNA测序数据分析的Python库，提供了许多功能和工具来处理和分析单细胞数据

1. 读取数据集

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adata = sc.read_h5ad('./pbmc3k.h5ad')

  在生物信息学中，PBMC3K.h5ad是一种常用的单细胞RNA测序数据集，用于研究人类外周血单个核细胞（PBMC）的基因表达。

2. 质量控制（可选）

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# 质控
# 过滤掉低质量的细胞和基因
sc.pp.filter_cells(adata, min_genes=200)  # 过滤掉表达基因数目小于200的细胞
sc.pp.filter_genes(adata, min_cells=30)  # 过滤掉被少于3个细胞表达的基因

3. 基于距离的亲和力矩阵

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import scanpy as sc
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix

# 计算亲和力矩阵
adata = sc.read_h5ad('./pbmc3k.h5ad')
dis_matrix = distance_matrix(adata.X, adata.X) # calculate distance matrix
num_cell = dis_matrix.shape[0]
sig = np.var(dis_matrix) # sigma
affinity_matrix = np.zeros((num_cell, num_cell))
for i in range(num_cell):
    for j in range(num_cell):
        affinity_matrix[i,j] = np.exp(-dis_matrix[i,j] /(2 * sig))

4. 绘制基因表达的Heatmap

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sns.heatmap(affinity_matrix, cmap='viridis')
plt.title('Affinity Matrix')
plt.xlabel('Cells')
plt.ylabel('Cells')
plt.show()

ChatGPT：

  热图（Heatmap）是一种数据可视化技术，用于显示数据中的密度和模式。它通过将数据点映射到颜色编码的图像上来展示数据的分布情况。热图通常用于显示二维数据，其中每个数据点的位置对应于平面上的坐标，并使用颜色来表示数据点的密度或值。   在一个热图中，颜色编码表示了数据点的频率或强度。通常，较高的频率或强度用较亮或较暖的颜色（如红色）表示，而较低的频率或强度用较暗或较冷的颜色（如蓝色）表示。这种颜色映射使得我们能够直观地观察和分析数据的分布特征，从而揭示出数据集中的模式、热点和趋势。   热图在多个领域和应用中都得到了广泛使用。在数据分析和可视化中，热图常用于显示热点地区、人口密度、温度分布、点击热度、基因表达模式等。在商业领域，热图可以帮助用户更好地理解和解释数据，从而支持决策制定和问题解决。此外，热图还在医学、生物学、交通规划、市场营销等领域中发挥着重要作用。

5. 基于皮尔逊相关系数的亲和力矩阵

【生物信息学】使用皮尔逊相关系数进行相关性分析

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from scipy.stats import pearsonr
# 计算每对细胞之间的皮尔逊相关系数

pearson_matrix = np.zeros((num_cell, num_cell))
for i in range(num_cell):
    for j in range(num_cell):
        pearson_matrix[i, j] = pearsonr(adata.X[i], adata.X[j])[0]
        
# 将合并的亲和力矩阵保存
adata.obsp['distances'] = combined_affinity

sns.heatmap(combined_affinity, cmap='viridis')
plt.title('Combined Matrix')
plt.xlabel('Cells')
plt.ylabel('Cells')
plt.show()

6. 代码整合

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import scanpy as sc
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr


# 计算亲和力矩阵
adata = sc.read_h5ad('./pbmc3k.h5ad')
dis_matrix = distance_matrix(adata.X, adata.X) # calculate distance matrix
num_cell = dis_matrix.shape[0]
sig = np.var(dis_matrix) # sigma
affinity_matrix = np.zeros((num_cell, num_cell))
for i in range(num_cell):
    for j in range(num_cell):
        affinity_matrix[i,j] = np.exp(-dis_matrix[i,j] /(2 * sig))

# %%

# 创建热图
sns.heatmap(affinity_matrix, cmap='viridis')
plt.title('Affinity Matrix')
plt.xlabel('Cells')
plt.ylabel('Cells')
plt.show()


# %%
from scipy.stats import pearsonr
# 计算每对细胞之间的皮尔逊相关系数

pearson_matrix = np.zeros((num_cell, num_cell))
for i in range(num_cell):
    for j in range(num_cell):
        pearson_matrix[i, j] = pearsonr(adata.X[i], adata.X[j])[0]

# 将基于距离的亲和力矩阵和皮尔逊相关系数亲和力矩阵相加
combined_affinity = affinity_matrix   pearson_matrix

# 将合并的亲和力矩阵保存
adata.obsp['distances'] = combined_affinity

sns.heatmap(combined_affinity, cmap='viridis')
plt.title('Affinity Matrix')
plt.xlabel('Cells')
plt.ylabel('Cells')
plt.show()
数据分析 cell heatmap matrix 数据

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