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用代码绘制单细胞，释放数据价值的十大神器

见解分享

使用 10 款 Python 代码神器深入探索单细胞数据

数据预处理

迈入单细胞分析的迷人世界，首先要对数据进行适当的预处理。我们为您精选了两个代码工具，助您轻松驾驭这一步。

  • 单细胞数据降维： 让数据在保持关键信息的同时变得更易于处理。通过 scanpy.pp.pca() 函数进行主成分分析，用更少的维度表示数据。
  • 单细胞聚类： 将细胞根据它们的相似性分组。使用 sc.tl.louvain() 函数进行 Louvain 聚类，识别细胞亚群。

可视化呈现

现在是时候让您的数据闪耀了！我们提供了五种代码神器，助您创造引人入胜的可视化效果。

  • t-SNE 降维图： 通过 sc.pl.tsne() 函数，将高维数据映射到二维空间，揭示细胞之间的关系。
  • UMAP 降维图： UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种比 t-SNE 更强大的降维技术。使用 umap.UMAP() 函数，探索复杂的细胞异质性。
  • 热图： 使用 seaborn.heatmap() 函数，以直观的方式显示细胞中基因表达的分布。
  • 小提琴图： 通过 matplotlib.pyplot.violinplot() 函数，以小提琴形状比较不同细胞群的基因表达。
  • 散点图： matplotlib.pyplot.scatter() 函数允许您绘制细胞中基因表达的散点图，研究特定基因之间的关系。

更深入的分析

除了基本的预处理和可视化之外，我们还提供了三个更高级的代码工具，让您的分析更上一层楼。

  • 轨迹图： 使用 velocyto 库的 vcy.plot_transitions() 函数，绘制细胞随时间变化的轨迹图，了解发育过程或疾病机制。
  • 单细胞浏览器： 通过 scanpy.pl.interactive() 函数，启动一个交互式浏览器，轻松探索数据和进行自定义可视化。
  • 网络图： 使用 networkx 库的 nx.draw() 函数，绘制细胞之间的交互网络，揭示复杂生物学过程。

案例展示：绘制复杂细胞景观

为了演示这些代码工具的强大功能，让我们来看一个实际的案例。我们从老鼠胚胎中提取了单细胞数据，并使用这些代码进行了分析。

我们首先进行了数据预处理，包括降维和聚类。然后，我们使用 t-SNE 降维图可视化细胞之间的关系，发现不同的细胞亚群。进一步的分析，如热图和小提琴图，揭示了不同亚群中基因表达的独特模式。

轨迹图让我们深入了解胚胎发育过程中细胞的动态变化，而网络图则描绘了细胞之间的复杂相互作用。通过结合这些代码工具，我们绘制了一幅全面的单细胞景观，深入了解了老鼠胚胎的发育过程。

常见的单细胞数据分析问题

  • 如何处理高维单细胞数据？ 降维技术如 PCA 和 UMAP 可以帮助减少数据维数，同时保留重要信息。
  • 如何识别不同的细胞亚群？ 聚类算法如 Louvain 聚类可将细胞分组到具有相似特征的亚群中。
  • 如何绘制单细胞的可视化效果？ t-SNE 和 UMAP 降维图是可视化细胞关系的常用技术。
  • 如何分析细胞之间的相互作用？ 网络图可用于绘制细胞之间的交互网络，揭示复杂生物学过程。
  • 如何跟踪细胞随时间的变化？ 轨迹图可用于绘制细胞随时间变化的轨迹，了解发育过程或疾病机制。

结论

凭借这 10 款功能强大的 Python 代码神器，您已配备齐全，可以深入探索单细胞数据，绘制复杂细胞景观，揭示生物学的新见解。从数据预处理到可视化呈现，这些代码工具为您提供了全面的解决方案，让您深入了解细胞异质性、揭示生物学规律，推进科学研究。