这篇文章将为大家详细讲解有关怎么使用scater包对单细胞转录组数据进行降维分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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对于单细胞转录组的数据，常用的降维方法有以下3种
PCA
t-SNE
Difffusion map
通过scater这个R包，可以方便的进行降维分析，安装方式如下
BiocManager::install("scater", version = "3.8")具体的操作步骤如下
对于单细胞的数据，专门制定了一个名为SingleCellExperiment的类，用来存储相关数据。
我们首先要做的就将相关数据导入到R中，只需要下两种数据即可，第一种是基因的表达量数据，每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞，示意如下
第二种是细胞的相关信息，可以是细胞的名字，采样时间，来源组织，处理条件等metadata, 每一行是一个细胞，每一列是一种属性，示意如下
通过这两种数据，就可以构建出一个SingleCellExperiment对象，代码如下
sce <- SingleCellExperiment( assays = list(counts = sc_example_counts), colData = sc_example_cell_info ) # 归一化 sce <- normalize(sce)
注意必须要进行归一化操作。
PCA是应用的最广泛的降维方法，在scater中，通过一下方式可以快速的得到PCA降维后的结果，代码如下
plotPCA(sce)
生成的图片如下
t-SNE降维算法的代码如下
set.seed(1000) sce <- runTSNE( sce, perplexity = 10, use_dimred = "PCA", n_dimred = 10) # 画图 plotTSNE(sce, colour_by="Treatment")
生成的图片如下
本质上是通过调用Rtsne这个包来进行t-SNE降维分析。
Diffusion Map简称DM降维算法，代码如下
sce <- runDiffusionMap(sce) plotDiffusionMap(sce)
生成的图片如下
本质上是通过调用destiny这个包来进行降维分析。
scater这个R包不仅提供了各种降维分析的算法，还提供了数据QC, 基因表达量可视化等功能。
关于怎么使用scater包对单细胞转录组数据进行降维分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
