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3.3 挑选表达量高变化基因

刘小泽写于2020.6.28

1 前言

我们经常使用scRNA数据探索细胞异质性。聚类分群和降维也是常用的操作，它们都是依赖于基因表达量（例如综合细胞中各个基因的表达量，然后把表达模式相近的细胞聚在一起）。因此挑选哪些基因进行聚类分群和降维分析，这是非常关键的，挑选的基因一定要有代表性，尽可能多的包含生物信息而剔除其他技术噪音。

单细胞分析的一个重点就是：用尽可能少的维度来展示数据真实的结构。降维的过程其实就是去繁存简，每个基因的变化都对整体有影响，对细胞来讲都是一个变化维度。但这么多维度我们看不了也处理不了，需要尽可能保证真实差异的前提下减少维度的数量，因此需要挑出那些更能代表整体差异的基因。

对每一个细胞来讲，2万多个基因都是它身上长向四面八方的维度，但其中有一些影响很大，一些影响很弱。我们试图把影响最大的几个维度找出来（比如Gene1、Gene2、Gene3），然后用这几个维度代表这个细胞的生物学特征。

上面说了这么多，重点还是：如何挑选有价值的基因（feature）

一般来说，如果一个基因在细胞群体中变化幅度很大，就是受关注对象，我们也会认为是生物因素导致了这么大的差异。这样的基因叫做：高度变化基因（highly variable genes ，HVGs）

数据准备

10X PBMC

其中的处理步骤值得学习，其中pbmc4k_raw_gene_bc_matrices.tar.gz数据已经帮大家下载好，链接：https://share.weiyun.com/s2wbVd7p 密码：3iwypw

下载的内容包含三件套，然后使用read10xCounts读取：

# 下载
library(BiocFileCache)
bfc <- BiocFileCache("raw_data", ask = FALSE)
raw.path <- bfcrpath(bfc, file.path("http://cf.10xgenomics.com/samples",
    "cell-exp/2.1.0/pbmc4k/pbmc4k_raw_gene_bc_matrices.tar.gz"))
untar(raw.path, exdir=file.path(tempdir(), "pbmc4k"))

# 读取
suppressMessages(library(DropletUtils))
fname <- file.path(tempdir(), "pbmc4k/raw_gene_bc_matrices/GRCh38")
sce.pbmc <- read10xCounts(fname, col.names=TRUE)
> dim(sce.pbmc)
[1]  33694 737280

# 基因注释之ID整合
library(scater)
rownames(sce.pbmc) <- uniquifyFeatureNames(
    rowData(sce.pbmc)$ID, rowData(sce.pbmc)$Symbol)
# 基因注释之添加位置信息
library(EnsDb.Hsapiens.v86)
location <- mapIds(EnsDb.Hsapiens.v86, keys=rowData(sce.pbmc)$ID, 
    column="SEQNAME", keytype="GENEID")

其中使用到了一个函数：uniquifyFeatureNames() ，它的作用是

uniquifyFeatureNames() make gene name unique and valid，如果有symbol name的，它会将Ensembl ID替换为symbol name，没有name的仍然使用ID；如果name相同、ID不同（即两个Ensembl ID对应同一个Symbol name），它会将ID与name组合保证特异性（详见?uniquifyFeatureNames） 详见我之前写的：来自刘小泽理解的一份诚意满满的单细胞教程：https://www.jianshu.com/p/e90f5d4d0ab6

之后添加位置信息，得到了基因所在的染色体，可以看到存在13个基因在线粒体上

# 接下来
# 空液滴检查
set.seed(100)
e.out <- emptyDrops(counts(sce.pbmc))
sce.pbmc <- sce.pbmc[,which(e.out$FDR <= 0.001)]
> dim(sce.pbmc)
[1] 33694  4233
# 可以看到，确实去除了很多空液滴，原来有737280个，留下百分之一不到

# 质控（尤其关注线粒体）
stats <- perCellQCMetrics(sce.pbmc, subsets=list(Mito=which(location=="MT")))
high.mito <- isOutlier(stats$subsets_Mito_percent, type="higher")
sce.pbmc <- sce.pbmc[,!high.mito]
> dim(sce.pbmc)
[1] 33694  3922

# 归一化
# 看到quickCluster和computeSumFactors就知道使用的是去卷积化方法
library(scran)
set.seed(1000)
clusters <- quickCluster(sce.pbmc)
sce.pbmc <- computeSumFactors(sce.pbmc, cluster=clusters)
sce.pbmc <- logNormCounts(sce.pbmc)
sce.pbmc
## class: SingleCellExperiment 
## dim: 33694 3922 
## metadata(1): Samples
## assays(2): counts logcounts
## rownames(33694): RP11-34P13.3 FAM138A ... AC213203.1 FAM231B
## rowData names(2): ID Symbol
## colnames(3922): AAACCTGAGAAGGCCT-1 AAACCTGAGACAGACC-1 ...
##   TTTGTCACAGGTCCAC-1 TTTGTCATCCCAAGAT-1
## colData names(3): Sample Barcode sizeFactor
## reducedDimNames(0):
## altExpNames(0):

416B数据

# 加载数据
library(scRNAseq)
# sce.416b <- LunSpikeInData(which="416b") 
sce.416b$block <- factor(sce.416b$block)

# 基因注释
library(AnnotationHub)
ens.mm.v97 <- AnnotationHub()[["AH73905"]] 
rowData(sce.416b)$ENSEMBL <- rownames(sce.416b)
rowData(sce.416b)$SYMBOL <- mapIds(ens.mm.v97, keys=rownames(sce.416b),
    keytype="GENEID", column="SYMBOL")
rowData(sce.416b)$SEQNAME <- mapIds(ens.mm.v97, keys=rownames(sce.416b),
    keytype="GENEID", column="SEQNAME")

library(scater)
rownames(sce.416b) <- uniquifyFeatureNames(rowData(sce.416b)$ENSEMBL, 
    rowData(sce.416b)$SYMBOL)

# 质控（添加线粒体、ERCC、批次信息）
mito <- which(rowData(sce.416b)$SEQNAME=="MT")
stats <- perCellQCMetrics(sce.416b, subsets=list(Mt=mito))
qc <- quickPerCellQC(stats, percent_subsets=c("subsets_Mt_percent",
    "altexps_ERCC_percent"), batch=sce.416b$block)
sce.416b <- sce.416b[,!qc$discard]

# 归一化
# 看到computeSumFactors就知道使用的是去卷积化方法
library(scran)
sce.416b <- computeSumFactors(sce.416b)
sce.416b <- logNormCounts(sce.416b)
sce.416b
## class: SingleCellExperiment 
## dim: 46604 185 
## metadata(0):
## assays(2): counts logcounts
## rownames(46604): 4933401J01Rik Gm26206 ... CAAA01147332.1
##   CBFB-MYH11-mcherry
## rowData names(4): Length ENSEMBL SYMBOL SEQNAME
## colnames(185): SLX-9555.N701_S502.C89V9ANXX.s_1.r_1
##   SLX-9555.N701_S503.C89V9ANXX.s_1.r_1 ...
##   SLX-11312.N712_S507.H5H5YBBXX.s_8.r_1
##   SLX-11312.N712_S517.H5H5YBBXX.s_8.r_1
## colData names(10): Source Name cell line ... block sizeFactor
## reducedDimNames(0):
## altExpNames(2): ERCC SIRV

可以看到这里归一化没有使用quickCluster() ，这是因为416b数据自带了block，和cluster的效果一样

2 衡量每个基因的变化程度/方差(Variance)

2.1 方法一：使用log-counts衡量变化程度

这也是最简单的处理方法，基因log后的表达量在细胞间变化幅度越大，就说明细胞间距离越远（这个距离指欧氏距离Euclidean distances）

计算每个基因的变化程度很简单，但要基于这么多基因的结果去挑选最有价值的基因（feature），还需要构建一个模型。这个模型叫：mean-variance relationship，看上去与均值、方差有关

先看计算方法

library(scran)
dec.pbmc <- modelGeneVar(sce.pbmc)

# 可视化一条线（下图的蓝线），这条线指所有的基因都会存在的一种偏差
fit.pbmc <- metadata(dec.pbmc)
plot(fit.pbmc$mean, fit.pbmc$var, xlab="Mean of log-expression",
    ylab="Variance of log-expression")
curve(fit.pbmc$trend(x), col="dodgerblue", add=TRUE, lwd=2)

  • 每个点表示一个基因

  • 图中蓝线指的是：技术因素导致的偏差

  • 纵坐标表示总偏差：它等于技术偏差+生物因素偏差

因此，要衡量一个基因的生物因素偏差大小，就看对应的纵坐标减去对应的蓝线的值

最后可以得到一个表：

dec.pbmc[order(dec.pbmc$bio, decreasing=TRUE),]

可以看到生物因素（bio）导致的偏差从大到小排列，然而会有一些负值存在，难不成总体偏差比技术偏差还要小？这是因为拟合曲线时会有一些基因处于线以下（看上图也能知道），这部分其实可以忽略，反正这部分基因也用不到。我们实则更关心那些bio值更大的

2.2 方法二：使用变异系数(CV)衡量变化程度

这是另一种可选方案，和上面的log-counts是平行关系，它会使用squared coefficient of variation (CV^2)

关于概念： 可以看https://www.jianshu.com/p/f2df679843f3 和 https://www.jianshu.com/p/3525e624946a

  • Coefficient of variation （CV）中文翻译是变异系数，它是标准差与均值的比值 ，因此CV^2 就是方差与均值的平方比值

  • 如果两组数据的观测值在一个数量级，那么可以用标准差来比较它们的离散度

  • 如果两个数据差别太大（比如一群老鼠和一群大象的重量），然后就要用CV或CV^2，这样可以去除不同量纲均值差异的影响

我们这里可以利用modelGeneCV2()来计算

dec.cv2.pbmc <- modelGeneCV2(sce.pbmc)

同样的，我们这里的假设是： most genes contain random noise and that the trend captures mostly technical variation，即大部分基因都包含外部噪音，并且拟合的曲线能捕获大部分技术偏差

如果CV^2 越大，偏离拟合曲线越远，就可能包含更多的生物偏差，更具有生物学意义

来自modelGeneCV2()的帮助文档： The ratio of the total CV2 to the trend is used as a metric to rank interesting genes, with larger ratios being indicative of strong biological heterogeneity.

fit.cv2.pbmc <- metadata(dec.cv2.pbmc)
plot(fit.cv2.pbmc$mean, fit.cv2.pbmc$cv2, log="xy")
curve(fit.cv2.pbmc$trend(x), col="dodgerblue", add=TRUE, lwd=2)

最后也能得到一个表：

其中偏离拟合曲线的数值用ratio表示，也是我们定义HVGs的途径

这个ratio = total (CV^2) / trend (CV^2) ，这样一相除，就抵消了均值的影响，最后实际上变成了方差的比值。但如果是相减，还是会带着均值【把公式从纸上一列就很清楚了】

dec.cv2.pbmc[order(dec.cv2.pbmc$ratio, decreasing=TRUE),]

总结：

  • log-counts与CV2都是衡量基因变化程度的有效途径

  • 优先使用log-counts的结果，因为下游的分析也是基于log-counts值

2.3 考虑技术噪音

有两种方式：一种是有spike-in的，一种是没有的，都可以操作

之前画的技术偏差拟合线都是基于一个假设：大部分基因的表达量都是受外界技术误差的影响。但实际上，除了技术误差，还有一些生物因素会导致数据波动（例如transcriptional bursting）。因此之前估计的技术偏差可能”超出了实际的大小“，有些过度估计。

之前估计的偏差实际上是：真正的技术偏差 + 一些无关紧要的生物学因素偏差。因此如果有spike-in的话，它和内源基因不同，不会受到生物因素的影响。利用spike-in画的拟合线，更能代表技术偏差

如果有spike-in

dec.spike.416b <- modelGeneVarWithSpikes(sce.416b, "ERCC")
dec.spike.416b[order(dec.spike.416b$bio, decreasing=TRUE),]
# 作图
plot(dec.spike.416b$mean, dec.spike.416b$total, xlab="Mean of log-expression",
    ylab="Variance of log-expression")
fit.spike.416b <- metadata(dec.spike.416b)
points(fit.spike.416b$mean, fit.spike.416b$var, col="red", pch=16)
curve(fit.spike.416b$trend(x), col="dodgerblue", add=TRUE, lwd=2)

其中黑点是基因，红点是spike-in，蓝线是根据红点画的拟合线

如果没有spike-in

可以考虑利用数据分布来表示技术噪音，例如只考虑技术噪音的话，UMI counts通常会呈现近似泊松分布

set.seed(0010101)
dec.pois.pbmc <- modelGeneVarByPoisson(sce.pbmc)
dec.pois.pbmc <- dec.pois.pbmc[order(dec.pois.pbmc$bio, decreasing=TRUE),]
head(dec.pois.pbmc)
## DataFrame with 6 rows and 6 columns
##              mean     total      tech       bio   p.value       FDR
##         <numeric> <numeric> <numeric> <numeric> <numeric> <numeric>
## LYZ       1.97770   5.11595  0.621547   4.49440         0         0
## S100A9    1.94951   4.58859  0.627306   3.96128         0         0
## S100A8    1.71828   4.45723  0.669428   3.78781         0         0
## HLA-DRA   2.09694   3.72690  0.596372   3.13053         0         0
## CD74      2.89840   3.30912  0.422624   2.88650         0         0
## CST3      1.49285   2.97369  0.695367   2.27833         0         0

# 作图
plot(dec.pois.pbmc$mean, dec.pois.pbmc$total, pch=16, xlab="Mean of log-expression",
    ylab="Variance of log-expression")
curve(metadata(dec.pois.pbmc)$trend(x), col="dodgerblue", add=TRUE)

有趣的是，如果真的单纯考虑技术偏差，我们会得到比原来更多的变化基因。其中就包含了之前没有的一些管家基因。不过这些基因在后面分析（比如研究细胞异质性）中又不太感兴趣，因此使用更准确的技术噪音拟合方法，可能不会得到更准确的HVGs排序

2.4 考虑批次效应

2.4.1 方法一：绘制拟合曲线时加入批次信息（Fitting block-specific trends）

有时我们看到的在不同细胞间高变化的基因，不一定是生物学因素驱动，也不一定是由于技术误差导致，而是由于不同细胞的批次不同，导致同一基因的表达量差异很大。

我们更想知道的是，在一个批次中的HVGs信息。一般可以一个批次一个批次地去处理，例如：

# 这里用spike-in来拟合更准确的技术偏差，同时考虑上批次信息
dec.block.416b <- modelGeneVarWithSpikes(sce.416b, "ERCC", block=sce.416b$block)
head(dec.block.416b[order(dec.block.416b$bio, decreasing=TRUE),1:6])
## DataFrame with 6 rows and 6 columns
##              mean     total      tech       bio      p.value          FDR
##         <numeric> <numeric> <numeric> <numeric>    <numeric>    <numeric>
## Lyz2      6.61235   13.8619   1.58416   12.2777  0.00000e+00  0.00000e+00
## Ccl9      6.67841   13.2599   1.44553   11.8143  0.00000e+00  0.00000e+00
## Top2a     5.81275   14.0192   2.74571   11.2734 3.89855e-137 8.43398e-135
## Cd200r3   4.83305   15.5909   4.31892   11.2719  1.17783e-54  7.00721e-53
## Ccnb2     5.97999   13.0256   2.46647   10.5591 1.20380e-151 2.98405e-149
## Hbb-bt    4.91683   14.6539   4.12156   10.5323  2.52639e-49  1.34197e-47

看看不同批次的差异

par(mfrow=c(1,2))
blocked.stats <- dec.block.416b$per.block
for (i in colnames(blocked.stats)) {
    current <- blocked.stats[[i]]
    plot(current$mean, current$total, main=i, pch=16, cex=0.5,
        xlab="Mean of log-expression", ylab="Variance of log-expression")
    curfit <- metadata(current)
    points(curfit$mean, curfit$var, col="red", pch=16)
    curve(curfit$trend(x), col='dodgerblue', add=TRUE, lwd=2) 
}

其中黑点是基因，红点是spike-in，蓝线是根据红点画的拟合线。看到这里的两个批次之间差异很小，表示重复效果不错

2.4.2 利用实验设计矩阵（design matrix）

当只有一个批次信息时（例如只考虑sce.416b$block信息），使用上面的绘制拟合曲线方法是足够的，但如果再加上其他的批次信息，例如：

> table(colData(sce.416b)$phenotype)

induced CBFB-MYH11 oncogene expression 
                                    96 
                   wild type phenotype 
                                    96

就需要利用实验设计矩阵（很像DESeq2、edgeR等差异分析做的），像是modelGeneVarWithSpikes()和modelGeneVar() 都支持这个参数

design <- model.matrix(~factor(block) + phenotype, colData(sce.416b))
dec.design.416b <- modelGeneVarWithSpikes(sce.416b, "ERCC", design=design)
dec.design.416b[order(dec.design.416b$bio, decreasing=TRUE),]

这种方法做起来很简单，但不太准确，因为没有考虑到各个批次中的平均表达水平。而这个表达水平又影响真正的技术偏差估计

the true technical component is the average of the fitted values at the per-block means, which may be quite different for strong batch effects and non-linear mean-variance relationships

相比之下，第一种方法的block= 更稳妥一些

3 挑选出高变化基因HVGs

既然前面找到了每个基因的变化程度，并且排了个序。但挑多少基因呢，这是个问题。我们首先想是不是多多益善？

的确，一个大的基因集保留了更多的基因信息，可以防止丢失一些有趣的生物信号，但代价是增加一些和研究不相干的基因信号，造成干扰。而哪些是不相干，这个不好权衡，因为一种情况下的不相干，可能在另一种情况下又是有用的。

例如，T细胞活化反应中存在的异质性是有趣的，但如果我们关注点是区分主要的免疫表型，那么前面这个异质性就是无关的噪音。简言之，虽然都是有趣的生物学信号，但我们关注点只有一个，研究一个势必另一个会成为干扰因素。

关于HVGs的选择，有以下几种方案：

3.1 基于方差最大化

这个方法是最简单理解的，就是提取在生物学因素中方差最大的（也就是对波动贡献最大）基因。优点就是可以自己控制基因的数量，方便对后面的分析复杂度有一个大体的估计。

比如可以挑选前1000个变化最大的基因：

对于modelGeneVar() 和 modelGeneVarWithSpikes() 基于方差的，直接根据结果表格bio这一列提取

hvg.pbmc.var <- getTopHVGs(dec.pbmc, n=1000)
str(hvg.pbmc.var)
##  chr [1:1000] "LYZ" "S100A9" "S100A8" "HLA-DRA" "CD74" "CST3" "TYROBP" ...

对于modelGeneCV2()和modelGeneCV2WithSpikes() 基于CV2的，可以根据结果表格的ratio这一列提取

hvg.pbmc.cv2 <- getTopHVGs(dec.cv2.pbmc, var.field="ratio", n=1000)
str(hvg.pbmc.cv2)
##  chr [1:1000] "HIST1H2AC" "GNG11" "PRTFDC1" "TNNC2" "PF4" "HGD" "PPBP" ...

重点还是参数n的设定，实际上大部分基因对生物学异质性的贡献不大。如果我们知道一个假设：不超过5%的基因是差异表达的，那么这个问题就轻松许多。我们之间设置n小于等于基- 因总数的5%即可。但事实上，我们实现不知道差异基因的占比，这个5%也只是虚构。但给我们一些提示：

  • 如果数据异质性比较低，可以降低n的数值，保留最多的生物信号同时，尽可能剔除不相干的噪音

  • 如果数据异型性很高，就应该使用更大的n值，在寻求主要差异的同时，保留更多的次要差异因素

从上面的操作和解读来看，这个方法存在一定的弊端：设置一个固定的数值，就让基因们形成了竞争关系，能被n选择成为HVGs的，势必会把其他有信息价值的基因排除在外，如果这些被排除的基因还是一些细胞亚群的marker基因【这种问题在高度异质性群体中尤为严重】

另外这个n的选择很主观，从500-5000之间似乎都能说得通。上面选择1000，其实也没有什么特别的原因，只是一个直觉。如果选择这种方法，那么什么都不要管，根据直觉选择一个值，进行剩余的分析，通过结果来判断这个值选的是不是合理，而不是在这里辗转反侧思考用什么数值。

3.2 基于假设检验

原假设是：基因的方差与之前拟合的曲线相符（也就是对生物学角度的波动没什么贡献）。由此可以设置adjusted p-values的阈值，例如

hvg.pbmc.var.2 <- getTopHVGs(dec.pbmc, fdr.threshold=0.05)
length(hvg.pbmc.var.2)
## [1] 651

这个方法适用于HVGs的确大部分都是与研究点相关，使用FDR只会让结果更准确；但缺点是：比第一种指定数量的方法更难以预测。既然是假设检验，就可能存在假阳性，可能得到更多不相干的基因。另外，我们的关注重点实际上不在于这些基因本身，而是看它们对下游分析有没有作用，因此也不能认为5%的FDR阈值可以得到低噪音的基因集。

或许还会想，之前计算的表格中有p值这一列，那么可不可以用这一列来替代bio或者ratio那一列进行排序，从而挑选基因呢？

最好不要，因为还是那句话，表现显著的基因不一定对我们感兴趣的生物学问题有帮助。很多基因确实p值很小，这是因为它们的技术偏差非常小，但同时总体偏差并不大，因此它看上去很显著，但实际我们不感兴趣。

因此这种方法还是慎用

3.3 保留之前拟合曲线上面全部的基因

这个方法的目的很单纯，拟合曲线以下的基因都是不感兴趣的，因为它们的生物学偏差很小，于是把它们全部剔除，留下剩下的。这也是走了一个极端：为了偏差最小化，选择了噪音最大化（保留了很多与研究问题无关的基因）。看下面计算的数量就知道

如果之前使用了modelGeneVar()：

hvg.pbmc.var.3 <- getTopHVGs(dec.pbmc, var.threshold=0)
length(hvg.pbmc.var.3)
## [1] 12791

如果之前使用了modelGeneCV2()：保留所有ratio大于1的

hvg.pbmc.cv2.3 <- getTopHVGs(dec.cv2.pbmc, var.field="ratio", var.threshold=1)
length(hvg.pbmc.cv2.3)
## [1] 9295

这种方法对于研究罕见的细胞亚群最有帮助，另外对于异质性非常严重的数据（包含许多不同类型的细胞类型，例如多个数据集合并后的数据）比较适合

4 特殊情况一：Keep or not

场景就是：我们筛选出来HVGs，剩下的基因是删除还是继续保留呢？ 主要有三种方法

首先选取前10%的HVGs

利用参数prop=0.1

dec.pbmc <- modelGeneVar(sce.pbmc)
chosen <- getTopHVGs(dec.pbmc, prop=0.1)
str(chosen)
##  chr [1:1279] "LYZ" "S100A9" "S100A8" "HLA-DRA" "CD74" "CST3" "TYROBP" ...

方法一：直接删除非HVGs

下游分析也全部基于HVGs，不过日后如果突然发现，一些非HVGs的基因也有点意思，想看看它们就变得很麻烦

sce.pbmc.hvg <- sce.pbmc[chosen,]
dim(sce.pbmc.hvg)
## [1] 1279 3922

方法二：原数据不动，只是下游分析基于小部分HVGs

这样的好处是，如果以后调整了chosen这个HVGs基因集，那么还是可以继续进行下游分析的

# 例如只根据HVGs进行PCA，使用参数subset_row
library(scater)
sce.pbmc <- runPCA(sce.pbmc, subset_row=chosen)
reducedDimNames(sce.pbmc)
## [1] "PCA"

方法三：原数据先备份，下游分析也是基于原数据，最后再复原

# 首先保留一份原数据
altExp(sce.pbmc.hvg, "original") <- sce.pbmc
altExpNames(sce.pbmc.hvg)
## [1] "original"

# 然后按方法一得到处理的数据，并进行分析（这里就不需要指定参数subset_row）
sce.pbmc.hvg <- runPCA(sce.pbmc.hvg)

# 最后复原
sce.pbmc.original <- altExp(sce.pbmc.hvg, "original", withColData=TRUE)

5 特殊情况二：利用先验基因

如果想证明某个通路的基因不存在有意义的异质性，那么可以选取这部分基因作为先验基因，重复一遍分析，检查到底是否存在异质性。这个想法和荧光激活细胞分选（fluorescence activated cell sorting ，FACS）相似，只不多scRNA分析中可以更方便地更改先验基因

选取部分先验基因

例如PBMC数据集中，可以用MSigDB数据库的免疫相关基因集：C7 immunologic signatures

# 首先选取基因集
library(msigdbr)
c7.sets <- msigdbr(species = "Homo sapiens", category = "C7")
head(unique(c7.sets$gs_name))
## [1] "GOLDRATH_EFF_VS_MEMORY_CD8_TCELL_DN"  
## [2] "GOLDRATH_EFF_VS_MEMORY_CD8_TCELL_UP"  
## [3] "GOLDRATH_NAIVE_VS_EFF_CD8_TCELL_DN"   
## [4] "GOLDRATH_NAIVE_VS_EFF_CD8_TCELL_UP"   
## [5] "GOLDRATH_NAIVE_VS_MEMORY_CD8_TCELL_DN"
## [6] "GOLDRATH_NAIVE_VS_MEMORY_CD8_TCELL_UP"

# 利用Goldrath基因集来区分CD8细胞亚型
cd8.sets <- c7.sets[grep("GOLDRATH", c7.sets$gs_name),]
cd8.genes <- rowData(sce.pbmc)$Symbol %in% cd8.sets$human_gene_symbol
summary(cd8.genes)
##    Mode   FALSE    TRUE 
## logical   32869     825

# 利用GSE11924基因集来区分T helper细胞亚型
th.sets <- c7.sets[grep("GSE11924", c7.sets$gs_name),]
th.genes <- rowData(sce.pbmc)$Symbol %in% th.sets$human_gene_symbol
summary(th.genes)
##    Mode   FALSE    TRUE 
## logical   31786    1908

# 利用GSE11961基因集来区分B细胞亚型
b.sets <- c7.sets[grep("GSE11961", c7.sets$gs_name),]
b.genes <- rowData(sce.pbmc)$Symbol %in% b.sets$human_gene_symbol
summary(b.genes)
##    Mode   FALSE    TRUE 
## logical   28185    5509

以上就是我们自己筛选的先验基因集，然后利用这些作为chosen基因再进行下游分析，看看结果与我们推测的是否一致

剔除某些先验基因

和上面相反，我们还可以先剔除一些比较不感兴趣的基因，再进行下游分析

例如，可以剔除核糖体蛋白基因或线粒体基因

# 匹配核糖体蛋白基因
ribo.discard <- grepl("^RP[SL]\\d+", rownames(sce.pbmc))
sum(ribo.discard)
## [1] 99

# 另一种更准确的方法
c2.sets <- msigdbr(species = "Homo sapiens", category = "C2")
ribo.set <- c2.sets[c2.sets$gs_name=="KEGG_RIBOSOME",]$human_gene_symbol
ribo.discard <- rownames(sce.pbmc) %in% ribo.set
sum(ribo.discard)
## [1] 87

对于免疫细胞数据集，可以剔除免疫球蛋白基因和T细胞受体基因【当然这些都取决于生物背景】

library(AnnotationHub)
edb <- AnnotationHub()[["AH73881"]]
anno <- select(edb, keys=rowData(sce.pbmc)$ID, keytype="GENEID", 
    columns="TXBIOTYPE")

# 去除免疫球蛋白基因
igv.set <- anno$GENEID[anno$TXBIOTYPE %in% c("IG_V_gene", "IG_V_pseudogene")]
igv.discard <- rowData(sce.pbmc)$ID %in% igv.set
sum(igv.discard)
## [1] 326

# 去除T细胞受体基因
tcr.set <- anno$GENEID[anno$TXBIOTYPE %in% c("TR_V_gene", "TR_V_pseudogene")]
tcr.discard <- rowData(sce.pbmc)$ID %in% tcr.set
sum(tcr.discard)
## [1] 138

不过以上的操作要慎重，如果下游分析没有发现问题，以及对先验基因存在十足的把握，还是不要随意使用先验基因

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