1. 学习目标
-
构建质量控制指标并评估数据质量
-
适当的应用过滤器去除低质量的细胞
2. 过滤目标
-
过滤数据以仅包含高质量的真实细胞，以便在对细胞进行聚类时更容易识别不同的细胞类型
-
对一些不合格样品的数据进行检查，试图查询其不合格的原因
3. 挑战
-
从少量复杂的细胞中描绘出质量较差的细胞
-
选择合适的过滤阈值，以便在不去除生物学相关细胞类型的情况下保留高质量的细胞
4. 质量标准
当数据加载到
Seurat
并创建初始对象时，会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据，查看存储在
merge_seurat
对象的
meta.data
中的数据帧：
# 查看元数据
View(merged_seurat@meta.data) # 具体介绍见质控准备章节
为了可视化质量控制分析情况，需要计算一些额外的指标。这些包括：
-
number of genes detected per UMI:
这个指标让了解数据集的复杂性（每个
UMI
检测到越多基因，数据越复杂）
-
mitochondrial ratio:
该指标将提供来自线粒体基因的细胞读数百分比
5. Novelty score
这个值很容易计算，取每个细胞检测到的基因数量的
log10
和每个细胞的
UMI
数量的
log10
，然后将
log10
的基因数量除以
UMI
的
log10
数量。
# 将每个单元格的每个 UMI 的基因数添加到元数据
merged_seurat$log10GenesPerUMI <- log10(merged_seurat$nFeature_RNA) / log10(merged_seurat$nCount_RNA)
6. 线粒体率
Seurat
有一个方便的功能，可以计算映射到线粒体基因的转录本比例。
PercentageFeatureSet()
函数接受一个模式参数，并在数据集中的所有基因标识符中搜索该模式。由于正在寻找线粒体基因，因此搜以“MT-”模式开头的任何基因标识符。对于每个细胞，该函数获取属于“Mt-”集的所有基因（特征）的计数总和，然后除以所有基因（特征）的计数总和。该值乘以 100 以获得百分比值。
# 计算百分比
merged_seurat$mitoRatio <- PercentageFeatureSet(object = merged_seurat, pattern = "^MT-") # 该模式 ^MT- 应该根据自己的数据集进行修改
merged_seurat$mitoRatio <- merged_seurat@meta.data$mitoRatio / 100
现在已经具备了评估数据所需的质量指标。但是，希望在元数据中包含一些有用的附加信息，包括单元 ID 和条件信息。首先通过从
Seurat
对象中提取
meta.data
来创建元数据：
# 创建元数据
metadata <- merged_seurat@meta.data
# 将 Cell ID 添加到元数据
metadata$cells <- rownames(metadata)
# 创建样本列
metadata$sample <- NA
metadata$sample[which(str_detect(metadata$cells, "^ctrl_"))] <- "ctrl"
metadata$sample[which(str_detect(metadata$cells, "^stim_"))] <- "stim"
# 重命名列
metadata <- metadata %>% dplyr::rename(seq_folder = orig.ident,
nUMI = nCount_RNA,
nGene = nFeature_RNA)
# 最终结果如下图
# 将更新的元数据保存到` Seurat` 对象
merged_seurat@meta.data <- metadata
# 保存为`.RData`
save(merged_seurat, file="data/merged_filtered_seurat.RData")
# 结果如下
7. 质量评估指标
下面将评估以下各种指标，然后决定哪些
cells
质量低，应从分析中删除
-
Cell counts
细胞计数由检测到的独特细胞条形码的数量决定。对于本实验，
预计在 12,000 -13,000 个细胞之间
。
在理想情况下，会期望唯一细胞条形码的数量与加载的细胞数量相对应。然而，情况并非如此，因为细胞的捕获率只是加载的一部分。例如，与 50-60% 之间的
10X
相比，
inDrops
细胞捕获效率更高（70-80%）。
细胞数量也可能因
protocol
而异，产生的细胞数量远高于加载的数量。例如，在
inDrops protocol
期间，细胞条形码存在于水凝胶中，这些水凝胶与单个细胞和裂解/反应混合物一起封装在液滴中。虽然每个水凝胶都应该有一个与之相关的细胞条形码，但有时水凝胶可以有多个细胞条形码。同样，使用
10X protocol
时，有可能仅在乳液液滴 (GEM) 中获得带条形码的珠子，而没有实际的细胞。除了死亡细胞的存在之外，这两者都可能导致比细胞更多的细胞条形码。
# 可视化每个样本的细胞计数
metadata %>%
ggplot(aes(x=sample, fill=sample)) +
geom_bar() +
theme_classic() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust=1)) +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5, face="bold")) +
ggtitle("NCells")
每个样本超过 15,000 个细胞，这比预期的 12-13,000 个要多。很明显，可能存在一些垃圾“细胞”。
-
UMI counts per cell
每个
spot
的
UMI
计数通常应高于 500，这是预期的。如果**
UMI
计数在 500-1000 计数之间，是可用的**，但可能应该对细胞进行更深入的测序。
# 可视化 UMIs/transcripts per cell 数量
metadata %>%
ggplot(aes(color=sample, x=nUMI, fill= sample)) +
geom_density(alpha = 0.2) +
scale_x_log10() +
theme_classic() +
ylab("Cell density") +
geom_vline(xintercept = 500)
可以看到，两个样本中的大多数细胞都有 1000 或更高的
UMI
。
-
Genes detected per cell
对基因检测的期望与对
UMI
检测相似，尽管它可能比
UMI
低一点。对于高质量数据，比例直方图应包含一个代表被封装细胞的大峰。如果看到主峰左侧有一个小肩，或者细胞的双峰分布，这可能表明有一些问题。可能有一组单元由于某种原因失败了。也可能是存在生物学上不同类型的细胞。
# 通过直方图可视化每个细胞检测到的基因分布
metadata %>%
ggplot(aes(color=sample, x=nGene, fill= sample)) +
geom_density(alpha = 0.2) +
theme_classic() +
scale_x_log10() +
geom_vline(xintercept = 300)
-
Complexity
(novelty score)
可以使用一种名为
novelty score
的来评估每个细胞
RNA
种类的复杂程度。
novelty score
是通过
nGenes
与
nUMI
的比率来计算的。如果有很多捕获的转录本（高
nUMI
）并且在一个细胞中检测到少量基因，这可能意味着只捕获了少量基因，并且只是一遍又一遍地从这些较少数量的基因中测序转录本。这些低复杂性（低
novelty score
）的细胞可能代表特定的细胞类型（即缺乏典型转录组的红细胞），或者可能是由于人为因素或污染造成的。一般来说，
预计优质细胞的
novelty score
高于 0.80
。
# 通过可视化每个 UMI 检测到的基因来可视化基因表达的整体复杂性（novelty score分）
metadata %>%
ggplot(aes(x=log10GenesPerUMI, color = sample, fill=sample)) +
geom_density(alpha = 0.2) +
theme_classic() +
geom_vline(xintercept = 0.8)
-
Mitochondrial counts ratio
该指标可以确定是否存在大量来自死亡或垂死细胞的线粒体污染。将线粒体计数的劣质样本定义为超过 0.2 线粒体比率标记的细胞。
# 可视化每个细胞检测到的线粒体基因表达分布
metadata %>%
ggplot(aes(color=sample, x=mitoRatio, fill=sample)) +
geom_density(alpha = 0.2) +
scale_x_log10() +
theme_classic() +
geom_vline(xintercept = 0.2)
-
Joint filtering effects
孤立地考虑这些
QC
指标中的任何一个都可能导致对信号的误解。例如，线粒体计数比例较高的细胞可能参与呼吸过程，并且可能是想要保留的细胞。同样，其他指标可以有其他生物学解释。执行
QC
时的一般经验法则是将单个指标的阈值设置为尽可能宽松，并始终考虑这些指标的联合影响。通过这种方式，可以降低过滤掉任何活细胞群的风险。
经常一起评估的两个指标是**
UMI
的数量和每个细胞检测到的基因数量**。在这里，绘制了基因数量与线粒体读数分数着色的
UMI
数量的关系。联合可视化计数和基因阈值并额外覆盖线粒体分数，得出每个细胞质量的总结图。
# 可视化检测到的基因与 UMI 数量之间的相关性，并确定是否存在大量基因/UMI 数量少的细胞
metadata %>%
ggplot(aes(x=nUMI, y=nGene, color=mitoRatio)) +
geom_point() +
scale_colour_gradient(low = "gray90", high = "black") +
stat_smooth(method=lm) +
scale_x_log10() +
scale_y_log10() +
theme_classic() +
geom_vline(xintercept = 500) +
geom_hline(yintercept = 250) +
facet_wrap(~sample)
好的细胞通常会表现出每个细胞更多的基因和更多的
UMI
（图的右上象限）。质量差的细胞可能每个细胞的基因和
UMI
较低，并且对应于图左下象限中的数据点。通过该图，评估了线的斜率，以及该图右下象限中数据点的任何散布。这些细胞具有大量的
UMI
，但只有少数基因。这些可能是垂死的细胞，但也可能代表低复杂性细胞类型（即红细胞）的群体。
线粒体分数仅在很少（颜色较深的数据点）的特别低计数的细胞中较高。这可能表明其细胞质
mRNA
已通过破裂的膜泄漏出来的受损/垂死细胞，因此，只有位于线粒体中的 mRNA 仍然是保守的。可以从图中看到，这些细胞被计数和基因数阈值过滤掉了。
8. 过滤
-
Cell-level
过滤
现在已经可视化了各种指标，可以决定要使用的阈值，这将导致删除低质量的单元格。前面提到的建议通常是一个粗略的指导，具体的实验需要告知选择的确切阈值。下面将使用以下阈值：
-
nUMI > 500
-
nGene > 250
-
log10GenesPerUMI > 0.8
-
mitoRatio < 0.2
为了过滤，将回到
Seurat
对象并使用
subset()
函数：
# 使用选定的阈值过滤掉低质量的细胞
filtered_seurat <- subset(x = merged_seurat,
subset= (nUMI >= 500) &
(nGene >= 250) &
(log10GenesPerUMI > 0.80) &
(mitoRatio < 0.20))
-
Gene-level
过滤
在数据中，将有许多计数为零的基因。这些基因可以显着降低细胞的平均表达，因此将从数据中删除它们。首先确定每个细胞中哪些基因的计数为零：
# 提取计数
counts <- GetAssayData(object = filtered_seurat, slot = "counts")
# 输出一个逻辑矩阵，为每个基因指定每个细胞的计数是否超过零
nonzero <- counts > 0
现在，将按
novelty score
进行一些过滤。如果一个基因只在少数几个细胞中表达，那么它并不是特别有意义，因为它仍然会降低所有其他不表达它的细胞的平均值。选择只保留在 10 个或更多细胞中表达的基因细胞。通过使用此过滤器，将有效去除所有细胞中计数为零的基因。
# 对所有 TRUE 值求和，如果每个基因超过 10 个 TRUE 值，则返回 TRUE
keep_genes <- Matrix::rowSums(nonzero) >= 10
# 只保留那些在超过 10 个细胞中表达的基因
filtered_counts <- counts[keep_genes, ]
最后，获取这些过滤计数并创建一个新的 Seurat 对象以进行下游分析。
# 重新分配给过滤后的 Seurat 对象
filtered_seurat <- CreateSeuratObject(filtered_counts, meta.data = filtered_seurat@meta.data)
9. 重新评估
执行过滤后，建议回顾指控指标以确保数据符合预期并且有利于下游分析。
本文由
mdnice
多平台发布