Scanpy 笔记：R 用户的 Python 入门指南

2023-11-18 22:15:43

揭秘 Scanpy：面向 R 用户的 Python 单细胞 RNA 分析指南

对于习惯了 R 语言进行数据分析的用户来说，探索 Python 的世界可能是令人望而生畏的。然而，Python 在数据分析领域凭借其强大的功能和令人印象深刻的速度优势而备受青睐。Scanpy，一个专门用于单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据分析的 Python 库，可以帮助 R 用户轻松开启他们的 Python 旅程。

安装与导入

要安装 Scanpy，只需在命令提示符或终端中输入以下命令：

pip install scanpy

然后，您可以导入该库并立即开始使用：

import scanpy as sc

加载和预处理数据

Scanpy 提供了多种加载和预处理数据的方法。让我们从一个简单的示例开始：

adata = sc.read('data.h5ad')

这将加载存储在 HDF5 文件中的数据。接下来，让我们进行一些基本的预处理步骤，包括对数化转换、归一化和过滤：

sc.pp.log1p(adata)
sc.pp.normalize_total(adata)
sc.pp.filter_cells(adata, min_genes=200)

聚类和可视化

Scanpy 拥有强大的聚类功能。我们可以使用 K 均值算法来识别细胞群体：

sc.tl.louvain(adata, key_added='louvain_clusters')

要可视化聚类结果，我们可以使用 t-SNE：

sc.tl.tsne(adata)
sc.pl.tsne(adata, color='louvain_clusters')

差异表达基因 (DEGs) 分析

我们可以使用 Scanpy 来识别不同细胞群体之间的差异表达基因：

sc.tl.rank_genes_groups(adata, 'louvain_clusters')
sc.pl.rank_genes_groups(adata, n_genes=25)

高级分析

Scanpy 还提供了一系列高级分析功能，例如轨迹分析、伪时间排序和细胞类型注释。这些功能需要更深入的理解，可以在 Scanpy 文档中找到。

结论

这份面向 R 用户的 Scanpy 指南提供了一个简短的入门教程，涵盖了基本概念和使用方法。通过结合 Scanpy 的强大功能和 Python 的速度优势，R 用户可以轻松地将他们的单细胞分析提升到一个新的水平。随着持续的学习和探索，他们将能够掌握 Scanpy 的全部潜力，并从 scRNA-seq 数据中获得深刻的见解。