單細胞轉錄組數據分析的時候可以加上wgcna

• 2020 年 3 月 30 日
• 筆記

WGCNA分析大家都不陌生了，我在生信技能樹多次寫教程分享WGCNA的實戰細節：

• 一文看懂WGCNA 分析(2019更新版)
• 通過WGCNA作者的測試數據來學習
• 重複一篇WGCNA分析的文章（程式碼版）
• 重複一篇WGCNA分析的文章（解讀版）（逆向收費讀文獻2019-19）
• 關鍵問題答疑：WGCNA的輸入矩陣到底是什麼格式

那些教程都是針對傳統的bulk轉錄組測序的表達矩陣，其實單細胞轉錄組也是拿到表達矩陣，只不過是有一些特性，比如非常多的0值等等。那麼有沒有這樣的研究嘗試把WGCNA融入單細胞轉錄組數據分析呢？

答案是有的，Posted March 04, 2019. 丟在預印本的文章，題目是：[Single-Cell RNA Sequencing Reveals Regulatory Mechanism for Trophoblast Cell-Fate Divergence in Human Peri-Implantation Embryo](Single-Cell RNA Sequencing Reveals Regulatory Mechanism for Trophoblast Cell-Fate Divergence in Human Peri-Implantation Embryo) 就這樣做了，讓我們一起來看看吧。

背景

To obtain transcriptomic profiles of human trophoblast cells during peri-implantation development, we harvested single cells from 19 embryos from day 6 to day 10, complement with 25 endometrial cells. Transcriptomes from 614 single cells were successfully profiled, with 0.7 million uniquely mapped reads and 24,011 detected transcripts per cell on average.數據都是在：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE125616

主要樣品是人類著床前胚胎的 Trophoblasts 進行單細胞轉錄組測序，其中516 embryonic cells 可以分成476 TE-, 14 EPI-and 26 PE-lineage cells. 最後的分析重點是 476 individual trophoblast cells isolated from 19 human embryos

• cells of epiblast (EPI),
• primitive endoderm q (PE)
• trophectoderm (TE)

當然了，還有少量的endometrial cells,第一主成分就可以區分開來它們，如下：

Embryonic cells were assigned into three lineages, namely TE, EPI and PE, based on their expression of 300 previous identified lineage marker genes. 需要相關生物學知識。

其中時間這個屬性也是在PCA上面反映到：

不管是時間這個屬性天然對單細胞分組，還是整體的表達矩陣進入單細胞數據分析流程後分組， 都是可以看基因表達量情況的小提琴圖等等。分析其實仍然是我們一直講解的R包及基礎流程，分別是: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop 需要熟練掌握它們的對象，：一些單細胞轉錄組R包的對象 流程也大同小異：

• step1: 創建對象
• step2: 品質控制
• step3: 表達量的標準化和歸一化
• step4: 去除干擾因素(多個樣本整合)
• step5: 判斷重要的基因
• step6: 多種降維演算法
• step7: 可視化降維結果
• step8: 多種聚類演算法
• step9: 聚類後找每個細胞亞群的標誌基因
• step10: 繼續分類

WGCNA步驟

To systematically investigate the genetic program dynamics, we performed Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) on 2,464 genes that were variably expressed in trophoblast cells between different developmental stages.

WGCNA identified eight gene modules, each of which contains a set of genes that tend to be coexpressed at a certain development stage！

可以看到WGCAN其實大家需要注意的是挑選基因，然後判斷模組，最後關聯起來性狀即可!

研究者感興趣的生物學組別

其實是：

• cytotrophoblast (CT),
• extravillous cytotrophoblast (EVT)
• syncytiotrophoblast (ST)

所以才會有如下圖表：

讓我意外的是，文章裡面僅僅是提到了 Seurat 流程，沒有monocle，但是卻有lineage分析 ！其實這個小鼠發育研究，跟我前面的影片課程非常類似，可以作為一個練習題，考核一下大家！