ixxmu
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1 year ago 用clusterProfiler一行代码对单细胞的marker genes做功能富集分析 by YuLabSMU
曾老师发来他写的《单细胞各个亚群特异性高表达基因的数据库注释（包括GO,KEGG,ReactomePA）》，我看了一下，还能更简单一些。
我本来是想着，我是不是可以写点小代码衔接一下，结果啥也不用写，已然是衔接得很好了。
首先是数据
library(SeuratData)
data("pbmc3k")
sce <- pbmc3k.final
再者是marker基因的鉴定
library(Seurat)
sce.markers <- FindAllMarkers(object = sce, only.pos = TRUE,
min.pct = 0.25,
thresh.use = 0.25)
总要过滤一下吧
library(dplyr)
markers <- sce.markers |> group_by(cluster) |>
filter(p_val_adj < 0.001) |>
ungroup()
clusterProfiler上场
首先假如我们需要换个ID，只需要用bitr函数。然后对着data.frame的结果，来个full_join即可，并不需要list倒腾过来，又倒腾过去。
library(clusterProfiler)
gid <- bitr(unique(markers$gene), 'SYMBOL', 'ENTREZID', OrgDb= 'org.Hs.eg.db')
markers <- full_join(markers, gid, by=c('gene' = 'SYMBOL'))
然后这样的data.frame就可以直接分析啦。如果你还不了解，那么你应该看我们clusterProfiler 4.0的文章。
x = compareCluster(ENTREZID ~ cluster, data = markers, fun='enrichKEGG')
然后就是出图了：
dotplot(x, label_format=40) + theme(axis.text.x = element_text(angle=45, hjust=1))
假如我们是用COSG
那么还是一样，先找marker：
library(COSG)
marker_cosg <- cosg(
sce,
groups='all',
assay='RNA',
slot='data',
mu=1,
n_genes_user=100)
输出的list的第一个元素是个这样子的data.frame：
> head(marker_cosg[[1]])
Naive CD4 T Memory CD4 T CD14+ Mono B CD8 T FCGR3A+ Mono NK
1 CCR7 TNFRSF4 S100A8 CD79A GZMK CDKN1C GZMB
2 FHIT AQP3 LGALS2 MS4A1 CCL5 HES4 GNLY
3 LEF1 IL7R S100A9 TCL1A CD8A MS4A7 SPON2
4 LDHB CD2 CD14 CD79B KLRG1 CKB FGFBP2
5 PRKCQ-AS1 CRIP2 MS4A6A LINC00926 LAG3 RP11-290F20.3 AKR1C3
6 PIK3IP1 TRADD FCN1 VPREB3 NKG7 MS4A4A PRF1
DC Platelet
1 FCER1A GP9
2 SERPINF1 PF4
3 CLEC10A AP001189.4
4 ENHO ITGA2B
5 CLIC2 GNG11
6 CLEC4C TMEM40
每一个column是一个cluster，有多少个clusters就有多少个columns,然后因为大家都取前100个基因，所以等长，形成一个data.frame。大家都知道compareCluster的默认输入是一个named list，很多人在学R的时候，也了解到data.frame其实是个等长的list,这时候能够变通的人就很少了，它是个list,而且是个named list,名字就是column names啊。所以这个结果，直接就可以是clusterProfiler的输入了。
于是一行代码搞定。
y = compareCluster(marker_cosg[[1]], fun='enrichGO',
OrgDb = 'org.Hs.eg.db', keyType = 'SYMBOL', ont="MF")
翠花上酸菜图片：
dotplot(y, label_format=60) + theme(axis.text.x = element_text(angle=45, hjust=1))
clusterProfiler以其易用性著称，许多人说这是他们学生信所学的第一个R包。但显而易见，这个包，比大家想象中的还容易用的。
https://mp.weixin.qq.com/s/nvOXM2hpZq3UI_Npjhk8HQ