单细胞 | Pseudobulk RNA-seq
2023-06-05 本文已影响0人
可爱的一只帆
阅读Integrated multi-omic characterization of congenital heart disease这篇文章的时候发现一张图（图2d、2e）。
Fig. 2: snRNA-seq showing the unique transcriptional signature of cardiomyocytes in paediatric patients with CHD.
原文说使用了pseudo-bulk RNA-seq analysis，查看methods。
查了一下资料，Pseudobulk RNA-seq指的是把scRNA-seq数据按照基因累加counts表达值，当作每个样本或细胞类型的bulk RNA-seq数据，目的是比较样本或细胞类型间的总体差异。
Fig. 2: snRNA-seq showing the unique transcriptional signature of cardiomyocytes in paediatric patients with CHD.
原文说使用了pseudo-bulk RNA-seq analysis，查看methods。
查了一下资料，Pseudobulk RNA-seq指的是把scRNA-seq数据按照基因累加counts表达值，当作每个样本或细胞类型的bulk RNA-seq数据，目的是比较样本或细胞类型间的总体差异。
主要有两种形式：
1.一个样本的所有scRNA-seq数据（或者随机选一部分数据）合并成一个样本的bulk数据，比较不同样本。
2.scRNA-seq的某个或某种细胞簇下面的所有细胞合并成一个样本的bulk数据，比较不同细胞类型。
前述文章图片的数据就是把心肌细胞的三个亚类（CM1、CM2、CM3）按照不同疾病类型（Control、TOF、DCM等）合并，使用PCA进行评估展示，发现CHD diagnosis是样本间的主要差异来源。
实现方法：
- R包：muscat，封装好的函数直接用。
- 像文章中一样，利用aggregate函数分组统计，将单细胞数据整合成bulk数据，之后用Deseq2等方法分析差异。
参考文献：Nature, 2022, 608, 181–191.
Nature Communications, 2021, 12, 5692.
