利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系

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利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系

2023-11-17 16:47| 来源: 网络整理| 查看: 265

0、背景

（1）在Seurat等包中，在进行挑选高变基因，PCA分析后，多使用SNN(shared nearest neighbor)算法进行单细胞聚类，然后进行TSNE或者UMAP二维可视化。

1.png

（2）在一篇文献中，作者使用另一种思路：利用k-means聚类，然后进行基于KNN(k-nearest neighbor)的可视化。

2.png 下图是我根据文献流程绘制的结果，大致流程为单细胞表达矩阵质控、过滤；挑选Top5000高变基因； PCA主成分分析； k-means方法聚类（可进一步对cluster完成细胞类型注释）； KNN方法进行可视化； 3.png

KNN-graph是使用igraph包进行绘制，关于igraph包的相关介绍，会在笔记第二大点介绍。

1、具体绘图流程 1.0 原始数据文献：Predicting bacterial infection outcomes using single cell RNA-sequencing analysis of human immune cells https://doi.org/10.1038/s41467-019-11257-y

测序数据：GSE122083的GSM3454528单细胞表达矩阵

4 1.1 表达矩阵质控（部分参考文献过滤标准）（1）基因去重，取表达量高的 tmp1

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