单细胞分析 | 基因组区域的可视化 (1)

数据科学工厂

发布于 2024-12-30 10:14:41

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引言

本篇教程[1]将向您展示如何利用Signac软件包，将单细胞数据以基因组浏览器轨迹图的形式进行可视化展示。

为了进行演示，将采用处理过的人类外周血单个核细胞（PBMC）数据集。

library(Signac)
library(ggplot2)

# load PBMC dataset
pbmc <- readRDS("pbmc.rds")

Signac提供了多种基因组浏览器风格的图表类型，例如可及性轨迹图、基因注释图、峰值坐标图、基因组链接图以及片段位置图。

1聚合信号图

Signac 的核心绘图功能是CoveragePlot()函数，该函数用于计算在特定基因组区域内，不同细胞群体的测序DNA片段的平均覆盖频率。

roi = "chr2-86784605-86808396"

cov_plot <- CoveragePlot(
  object = pbmc,
  region = roi,
  annotation = FALSE,
  peaks = FALSE
)
cov_plot

还可以通过基因名称请求基因组区域。这将使用 Seurat 对象中存储的基因坐标来确定要绘制的基因组区域

CoveragePlot(
  object = pbmc,
  region = "CD8A",
  annotation = FALSE,
  peaks = FALSE
)

个性化图表设置

所有由Signac函数生成的图表都是基于ggplot2或patchwork的，这意味着您可以利用ggplot2或其他相关包的标准功能来进一步调整或个性化这些图表。比如，如果想要修改之前图表中轨迹的颜色，可以利用ggplot2包中的scale_fill_系列函数，比如使用scale_fill_brewer()函数来实现。

cov_plot + scale_fill_brewer(type = "seq", palette = 1)

## Scale for fill is already present.
## Adding another scale for fill, which will replace the existing scale.

## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(n, pal): n too large, allowed maximum for palette Blues is 9
## Returning the palette you asked for with that many colors

cov_plot + scale_fill_brewer(type = "qual", palette = 1)

## Scale for fill is already present.
## Adding another scale for fill, which will replace the existing scale.

## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(n, pal): n too large, allowed maximum for palette Accent is 8
## Returning the palette you asked for with that many colors

请注意，当您使用 Patchwork 来合并图表时，可以利用 & 运算符对合并后的对象中的所有图表进行统一的美学调整。

基因注释图

您可以使用 AnnotationPlot() 函数来绘制特定基因组区域内的基因注释信息。

gene_plot <- AnnotationPlot(
  object = pbmc,
  region = roi
)
gene_plot

峰值位置

您可以通过 PeakPlot() 函数在特定的基因组区域内绘制出峰值的位置信息。

peak_plot <- PeakPlot(
  object = pbmc,
  region = roi
)
peak_plot

基因组间的联系

利用 LinkPlot() 函数，可以绘制基因组位置上的相互关系。该函数会以弧线形式展示两个相关位置之间的连接，弧线的透明度与该连接的评分成正比。这种连接可以用来表示多种信息，比如调控关系（例如，将增强子与其调控的基因相连），或者是实验数据，比如染色体互作（Hi-C）。

为了展示这个功能，创建了一个模拟的链接，并将其加入到了PBMC数据集中进行示例说明。

link_plot <- LinkPlot(
  object = pbmc,
  region = roi
)
link_plot

Reference

[1]

Source: https://stuartlab.org/signac/articles/visualization

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原始发表：2024-10-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

图表

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