SingleR計算每個細胞表達譜與每個參考樣品的表達譜之間的Spearman相關(guān)性，相關(guān)分析僅對參考數(shù)據(jù)集中的變異基因(variable genes)進行。使用相關(guān)分布的固定分位數(shù)定義參考標簽的得分，將得分最高的標簽作為cluster的注釋。

SingleR能夠與seurat完美契合，載入包，載入SingleR參考數(shù)據(jù)HumanPrimaryCellAtlasData()。參考數(shù)據(jù)集的詳細信息可以在其幫助頁上查詢，或者在SingleR網(wǎng)站查詢。http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/SingleR/inst/doc/SingleR.html

library(SingleR)
ref.se = HumanPrimaryCellAtlasData() 
class(PBMC)[[1]]
[1] "Seurat"

SingleR參考數(shù)據(jù)

鑒定各聚類的細胞類型，可選擇method 參數(shù)為“single”，返回每個細胞的鑒定結(jié)果。clusters參數(shù)指定的各聚類的名稱。

#SingleR預測聚類細胞類型
pred = SingleR(test = PBMC@assays$RNA@data, ref = ref.se,
  labels = ref.se$label.fine, method =  "cluster", 
  clusters = PBMC@active.ident, fine.tune = TRUE, 
  BPPARAM = MulticoreParam(40))
#鑒定結(jié)果
pred$pruned.labels
 [1] "T_cell:CD8+_Central_memory"          "B_cell:Memory"                       "NK_cell"                            
 [4] "NK_cell"                             "B_cell:Memory"                       "B_cell:Plasma_cell"                 
 [7] "T_cell:CD4+_effector_memory"         "T_cell:gamma-delta"                  "B_cell:Plasma_cell"                 
[10] "NK_cell"                             "DC:monocyte-derived:antiCD40/VAF347" "B_cell:Germinal_center"             
[13] "NK_cell" 

熱圖展示的是不同聚類在細胞標簽的得分，得分越高則該聚類為對應(yīng)細胞標簽的可能性越高。

plotScoreHeatmap(pred, clusters=pred@rownames, fontsize.row = 9,show_colnames = T)

SingleR熱圖