單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組細(xì)胞比例：

關(guān)于單細(xì)胞比例的計算和作圖我們之前出過3期，單細(xì)胞比例的展示是很多單細(xì)胞文章必不可少的內(nèi)容：
跟著Cell學(xué)單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組分析(六):細(xì)胞比例計算及可視化
相信跟著學(xué)習(xí)的小伙伴已經(jīng)掌握了。最近學(xué)習(xí)一篇《nature medicine》的文章，標(biāo)題是：A single-cell atlas of the peripheral immune response in patients with severe COVID-19。單細(xì)胞比例的展示可以是柱狀圖，也可以是統(tǒng)計散點圖。而當(dāng)你是多樣本，尤其是類似于這篇NM的文章，需要與對照相比統(tǒng)計的時候，使用統(tǒng)計檢驗的三點圖就相當(dāng)重要了（跟著Cell學(xué)單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組分析(六):細(xì)胞比例計算及可視化）。 可是有一個問題，就是每當(dāng)你要進(jìn)行一個數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計的時候，都要修改很多參數(shù)，很麻煩，有時候還不一定正確。這篇NM中提供了一種函數(shù)，但是只適用于這篇文章的數(shù)據(jù)集，群主對函數(shù)進(jìn)行了修改再造，將其改成了一個適用于普遍數(shù)據(jù)集的函數(shù)，也算是半原創(chuàng)吧！以后作圖只需要調(diào)用函數(shù)即可，修改一兩個參數(shù)！

前面雖說這個函數(shù)是通用型的，但是有兩個條件，第一個是你的metadata中細(xì)胞類型那一列的列名需要是celltype，一般人在分析的時候應(yīng)該都是這樣命名的，但是總是有特殊的，所以在函數(shù)中我也注明了需要按照自己習(xí)慣修改的地方。第二個是orig.ident需要有一個對應(yīng)的group，也就是樣本分組，orig.ident就相當(dāng)于重復(fù)。 將函數(shù)放在一個文件夾，可以專門建立一個，source加載函數(shù)：

library(Seurat)
library(dplyr)
library(reshape2)
library(plyr)
library(ggplot2)
setwd("D:/KS項目/公眾號文章/單細(xì)胞比例統(tǒng)計函數(shù)")
source("./Singlecellratio_plotstat.R")
my_comparisons <- list(c("BM", "GM"))#我這里只有兩組，如果是多組，這里設(shè)置相互比較對

先做一個柱狀圖，柱狀圖的參數(shù)是color.by=”cell.type“，這是固定的。這里細(xì)胞類型的顏色我是固定了的，設(shè)置了有20幾種顏色，如果你自己需要修改，只需要在后面加sacle_fill_manual函數(shù)修改即可。scedata是定好細(xì)胞群的單細(xì)胞seurat對象。

Singlecellratio_plotstat(scedata, group_by = "group",
                         meta.include = c("group","orig.ident"),
                         color_by = 'cell.type')

圖片

將color.by參數(shù)設(shè)置為group，增加comparisons參數(shù)（比較設(shè)置），group_by.point設(shè)置為orig.ident, label.x = 1, pt.size = 3（點大?。琹abel有兩種選擇，p.signif是顯示*，p.format顯示p值。ncol是顯示的散點箱線圖的排列行數(shù)，可自行設(shè)置數(shù)目。同樣的，分組顏色我默認(rèn)設(shè)置了6種，如果需要修改，在后面+sacle_color_manual函數(shù)修改。

Singlecellratio_plotstat(scedata, group_by = "group",
                         meta.include = c("group","orig.ident"),
                         comparisons = my_comparisons, color_by = 'group',
                         group_by.point = "orig.ident",label.x = 1, pt.size = 3,
                         label = 'p.format', ncol =3)

圖片

其他參數(shù)不變，我們將color.by參數(shù)設(shè)置orig.ident，因為我設(shè)置默認(rèn)顏色是漸變的，所以每一組每個樣本的顏色都有區(qū)別，但是分組卻是可以看出來的，這樣圖更生動。同樣的，只有6種顏色，樣本多余6個后在后面+sacle_color_manual函數(shù)修改。

Singlecellratio_plotstat(scedata, group_by = "group",

圖片

最后，分組的點形狀也是可以變化的，只需要增加參數(shù)shape_by = 'group'即可完成。不過我覺得有顏色區(qū)分了，這個意義不大了。

Singlecellratio_plotstat(scedata, group_by = "group",
                         meta.include = c("group","orig.ident"),
                         comparisons = my_comparisons, color_by = 'orig.ident',
                         group_by.point = "orig.ident",label.x = 1, pt.size = 3,
                         label = 'p.format', ncol =3)

圖片

這就是所有內(nèi)容了，其實函數(shù)還可以進(jìn)行很多修改，感興趣的小伙伴可在此基礎(chǔ)上繼續(xù)完善。覺得小編內(nèi)容有用的，點個贊，分享一下唄，看完不點贊是怎么個事呢?。?！