单细胞和空间整合去批次方法的深入比较，第 2 部分

人工智能

2024-01-24 23:42:05

在单细胞研究领域，整合来自不同批次或实验条件的数据至关重要。然而，批次效应，即由不同的实验处理或技术条件引起的偏差，可能混淆结果，导致错误的解读。

因此，去批次方法应运而生。这些方法旨在消除批次效应，将来自不同来源的数据标准化，以便进行有意义的比较和分析。

本文将深入探讨单细胞 和空间整合 去批次方法的技术细节，比较它们的优势和劣势，帮助研究人员选择最适合其研究目的的方法。

单细胞去批次方法：识别和消除技术差异

单细胞去批次方法识别并消除导致批次效应的技术差异。最常用的技术包括：

正交成分分析 (CCA)

CCA 是一种降维技术，可以识别出批次差异最大的特征，并将其投影到较低维度的空间中。

代码示例：使用 Seurat 进行 CCA 去批次

# 加载 Seurat 对象
seurat <- readRDS("path/to/seurat_object.rds")

# 运行 CCA 去批次
seurat <- RunCCA(seurat, reduction = "cca")

基于互信息的降噪自编码器 (MNN)

MNN 是一种自编码器神经网络，通过最大化批次之间的互信息来去除噪音和批次效应。

代码示例：使用 MNN 进行去批次

# 加载 MNN 包
library(MNN)

# 假设 seurat 是一个 Seurat 对象
mnn_model <- MNNSeurat(seurat, n_components = 30)
seurat_reduced <- mnn_model$reduced_data

变异推断单细胞 (SCVI)

SCVI 是一种变分自编码器模型，能够推断单个细胞的潜在表示，并同时纠正批次效应。

代码示例：使用 SCVI 进行去批次

# 加载 SCVI 包
library(SCVI)

# 假设 seurat 是一个 Seurat 对象
scvi_model <- SCVI(seurat, n_components = 30)
seurat_reduced <- scvi_model$reduced_data

空间整合去批次方法：利用空间信息消除偏差

空间整合去批次方法利用细胞在组织或空间位置中的分布信息来消除批次效应。

Seurat v4

Seurat v4 中的 SPACE 算法构建一个基于细胞位置相似性的空间图，并使用图嵌入技术去除批次效应。

代码示例：使用 Seurat v4 进行 SPACE 去批次

# 加载 Seurat 对象
seurat <- readRDS("path/to/seurat_object.rds")

# 运行 SPACE 去批次
seurat <- RunSpaceCCA(seurat, k.param = 30, reduction = "cca")

HarmonyCAT

HarmonyCAT 是一种监督式方法，使用来自不同批次的标签数据来训练一个能够预测细胞批次标签的模型，从而对其进行校正。

代码示例：使用 HarmonyCAT 进行去批次

# 加载 HarmonyCAT 包
library(HarmonyCAT)

# 假设 seurat 是一个 Seurat 对象
harmony_model <- HarmonyCAT(seurat, n_components = 30)
seurat_reduced <- harmony_model$reduced_data

LIGER

LIGER 是一种无监督式方法，通过使用局部邻域嵌入技术构建空间图，并使用图神经网络消除批次效应。

代码示例：使用 LIGER 进行去批次

# 加载 LIGER 包
library(LIGER)

# 假设 seurat 是一个 Seurat 对象
liger_model <- LIGER(seurat, n_components = 30)
seurat_reduced <- liger_model$reduced_data

单细胞与空间整合方法的比较

方法	单细胞	空间整合	优势	劣势
Seurat	✔️	✔️	易于使用，集成度高	计算资源需求量大
Harmony	✔️	❌	监督式，准确性高	需要标签数据
MNN	✔️	❌	速度快，不需要标签数据	可能过度拟合
SCVI	✔️	❌	鲁棒性强，可处理高噪音数据	计算复杂度高
SPACE	❌	✔️	考虑细胞位置信息	仅适用于空间数据
HarmonyCAT	❌	✔️	监督式，准确性高	需要标签数据
LIGER	❌	✔️	无监督式，不需要标签数据	计算复杂度高