给你一个病毒感染与否的时间序列采样的转录组你能挖掘出什么

给你一个病毒感染与否的时间序列采样的转录组你能挖掘出什么 by 生信技能树

大家最常接触的转录组数据分析教学环节都是二分组，处理和对照，疾病和正常，这样的差异分析很容易理解。但是真实的科研往往是更复杂一点，前面我们分享了：时间序列转录组多次差异分析以及时序分析，是不同时间点处理的肿瘤细胞系表达量芯片数据。

然后我们把这个代码移植到了转录组测序数据集，详见：表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析，它实际上并不是真正的时间序列采样的转录组，仅仅是因为疾病的状态具有连续性而已。以看到：

> as.data.frame(table(phe$`group in paper:ch1`))
        Var1 Freq
1    control   10
2       NAFL   51
3 NASH_F0-F1   34
4    NASH_F2   53
5    NASH_F3   54
6    NASH_F4   14

分组需要结合背景知识，这个 Fibrosis-4指数（FIB-4） 用于评估NAFLD患者的肝纤维化程度，而不是NASH本身的严重程度。它使用年龄、AST（天门冬氨酸转氨酶）和ALT（丙氨酸转氨酶）水平以及血小板计数来计算。FIB-4指数通常用于筛查哪些NAFLD患者可能有肝纤维化，而不是评估NASH的严重程度。

但是今天的单细胞天地公众号分享了一个单细胞数据集(GSE168113)，就是完美的病毒感染与否的时间序列采样的转录组，详见：来源于多个物种的单细胞转录组表达量矩阵如何处理，虽然说它是单细胞层面的表达量矩阵，但是我们很容易做出来pseudobulk矩阵，使用rowSums方法即可，这个是非常容易理解的，我在之前分享了：单细胞层面的表达量差异分析到底如何做。

但是这个文章对单细胞数据集(GSE168113)的pseudobulk矩阵仅仅是做了一个PCA分析，说明他们的病毒感染与否的分组的差异是大于时间序列差异而已。

病毒感染与否的分组的差异是大于时间序列差异

感兴趣的可以去阅读文章《Transcriptome profiling in swine macrophages infected with African swine fever virus at single-cell resolution》，而且我把它接下来常规的降维聚类分群详见：来源于多个物种的单细胞转录组表达量矩阵如何处理，现在把表达量矩阵给大家，因为分组信息，时间序列信息，非常清晰，很适合做前面的mfuzz代码处理，详见：表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析。

GSM5129158 UninfectedGroup_T0

GSM5129159 UninfectedGroup_T2
GSM5129160 UninfectedGroup_T6
GSM5129161 UninfectedGroup_T10
GSM5129162 UninfectedGroup_T15
GSM5129163 UninfectedGroup_T24
GSM5129164 UninfectedGroup_T36

GSM5129165 InfectedGroup_T2
GSM5129166 InfectedGroup_T6
GSM5129167 InfectedGroup_T10
GSM5129168 InfectedGroup_T15
GSM5129169 InfectedGroup_T24
GSM5129170 InfectedGroup_T36

我这里制作pseudobulk矩阵的代码是：

table(sce.all.int$celltype)
sce.all=sce.all.int[,sce.all.int$celltype=='mac']
av <-AverageExpression(sce.all , 
                       group.by = 'orig.ident',
                       assays = "RNA")
av=av[[1]] 
dim(av)
av[1:4,1:4]
cg=names(tail(sort(apply(av, 1, sd)),1000)) 
pheatmap::pheatmap(cor(av[cg,])) 
 
ct = do.call(
  cbind,lapply(unique(sce.all$orig.ident), function(x){  
    #x = unique(sce.all$orig.ident)[1]
    kp = sce.all$orig.ident %in% x
    print(table(kp))
    rowSums( as.matrix( sce.all@assays$RNA@counts[, kp]  ))
  })
)
colnames(ct)=unique(sce.all$orig.ident)
dim(ct)
ct[1:4,1:4]
save(av,ct,file = 'input_for_deg.Rdata')

学徒作业

大家首先拿到了我上面给大家制作好的 input_for_deg.Rdata 文件（发邮件找我索取，我的邮箱地址是jmzeng1314@163.com）后，进行简单的质量控制，看看是不是跟文章那样的病毒感染分组的差异是大于时间序列的，然后进行各种各样的组合差异分析。

质量控制

然后就可以参考2022的文章：《Genome-wide transcriptome analysis of porcine epidemic diarrhea virus virulent or avirulent strain-infected porcine small intestinal epithelial cells》

各种各样的差异分析并且汇总

差异分析并且汇总

wgcna分析

mfuzz分析

上面的mfuzz分析和wgcna分析，包括PCA分析后的pc1和PC2，都是可以把基因划分成为了不同的分组，每个分组就是一个基因集合，基因集合就可以进行go和kegg这样的功能数据库注释。

文末友情宣传

强烈建议你推荐给身边的博士后以及年轻生物学PI，多一点数据认知，让他们的科研上一个台阶：

ixxmu / hugo_duty