Seurat项目中CLR标准化ADT数据的差异表达分析策略
2025-07-01 07:55:50作者:戚魁泉Nursing
概述
在单细胞多组学分析中,表面蛋白(ADT)数据经过中心对数比(CLR)标准化后,如何进行有效的差异表达分析是一个常见的技术挑战。本文将详细介绍在Seurat项目中处理CLR标准化ADT数据的两种主要方法:FindMarkers函数和伪批量(pseudobulk)分析。
CLR标准化ADT数据特点
CLR(中心对数比)标准化是一种常用于成分数据的转换方法,特别适合处理ADT数据。当对ADT数据进行CLR标准化时(marg=2),实际上是对每个细胞的蛋白表达量进行了行方向的标准化处理。这种处理方式能够有效消除技术变异,保留生物差异信号。
差异表达分析方法比较
1. FindMarkers方法
FindMarkers是Seurat包中内置的差异表达分析函数,适用于细胞水平的比较:
- 优点:提供精细的细胞水平差异分析,适合样本量较小的情况
- 适用场景:当样本量有限或需要探索细胞亚群间的细微差异时
- 注意事项:结果可能包含较多技术噪音,需要更严格的统计显著性阈值
2. 伪批量分析方法
伪批量分析通过将样本内相似细胞的表达量进行聚合,模拟传统批量RNA-seq分析:
- 优点:减少技术噪音,提高统计功效,特别适合有生物重复的实验设计
- 适用场景:当有多个生物重复样本时,能够更好地捕捉条件间的真实差异
- 实施步骤:
- 按样本和条件分组细胞
- 计算每组的平均或总和表达量
- 使用传统的差异表达分析方法(如DESeq2、edgeR等)进行比较
方法选择建议
对于匹配样本的条件比较实验,特别是当ADT数据已经过CLR标准化并与RNA数据整合后,推荐以下策略:
- 样本量考量:样本量较少(如n<5)时优先考虑FindMarkers;样本量充足时推荐伪批量分析
- 数据整合影响:由于数据已基于RNA进行整合,建议在差异分析时考虑批次效应
- 多重检验校正:无论采用哪种方法,都应进行严格的多重检验校正(FDR控制)
实施建议
对于大多数实验设计,特别是那些有生物重复的研究,伪批量分析通常能提供更稳健的结果。实施时可考虑以下步骤:
- 按样本和实验条件创建伪批量表达矩阵
- 对CLR标准化后的ADT数据进行聚合(均值或中位数)
- 使用线性模型考虑潜在的混杂因素
- 结合可视化方法(如火山图、热图)验证结果
通过合理选择和应用这些方法,研究人员可以有效地从CLR标准化的ADT数据中挖掘有生物学意义的差异表达信号。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0102AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
205
2.18 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
62
95

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
977
575

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
550
86

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133