【原】玩转单细胞(7)：修改Seurat对象基因名称

TS的美梦 2023-04-19 发布于广东

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之前的玩转单细胞系列，还是受到很多人的喜欢的，这里的都是一些小问题，但是遇到的话一时半会觉得无从下手，因为都是写细枝末节的问题，学习了也是锦上添花。同样的，今天的问题也是一直以来没有想过的，只不过是在做项目的时候需要，查询了相关的解决办法，这里分享验证一下。

问题：我们在构建seurat对象的时候，使用表达矩阵，基因名一般是gene symbol，如果是ID的话，网上的教程也是建议转为symbol再构建，因为构建好seurat后无法修改，确实是，因为seurat没有专门的函数进行修改。另外就是进行同源转化的时候，只有seurat对象，那就很难受。

解决办法：在阅读一篇文章的时候作者写过一个函数，github上也有：

RenameGenesSeurat <- function(obj = ls.Seurat[[i]], newnames = tmp) { # Replace gene names in different slots of a Seurat object. Run this before integration. Run this before integration. It only changes obj@assays$RNA@counts, @data and @scale.data.  print("Run this before integration. It only changes obj@assays$RNA@counts and @data ")  RNA <- obj@assays$RNA
  if (nrow(RNA) == length(newnames)) {    if (length(RNA@counts)) RNA@counts@Dimnames[[1]]            <- newnames    if (length(RNA@data)) RNA@data@Dimnames[[1]]                <- newnames    # if (length(RNA@scale.data)) RNA@scale.data@Dimnames[[1]]    <- newnames  } else {"Unequal gene sets: nrow(RNA) != nrow(newnames)"}  obj@assays$RNA <- RNA  return(obj)}

但是后来在一个帖子上发现，作者说github的函数不是通用形的，且不能全局修改，作者提供了一种改写函数。为了尊重劳动成果，这里就不直接贴出来函数了，附上作者函数的帖子，自行查看：

https://www.jianshu.com/p/6495706bac53

这里我们进行演示，看看效果，我们用小鼠的seurat对象进行人同源转化：这里也提一种同源转化R包homologene。

library(Seurat)library(nichenetr)library(dplyr)install.packages('homologene')library(homologene)#基因同源转化R包# homologene::taxData#    tax_id                      name_txt# 1   10090                  Mus musculus# 2   10116             Rattus norvegicus# 3   28985          Kluyveromyces lactis# 4  318829            Magnaporthe oryzae# 5   33169         Eremothecium gossypii# 6    3702          Arabidopsis thaliana# 7    4530                  Oryza sativa# 8    4896     Schizosaccharomyces pombe# 9    4932      Saccharomyces cerevisiae# 10   5141             Neurospora crassa# 11   6239        Caenorhabditis elegans# 12   7165             Anopheles gambiae# 13   7227       Drosophila melanogaster# 14   7955                   Danio rerio# 15   8364 Xenopus (Silurana) tropicalis# 16   9031                 Gallus gallus# 17   9544                Macaca mulatta# 18   9598               Pan troglodytes# 19   9606                  Homo sapiens# 20   9615        Canis lupus familiaris# 21   9913                    Bos taurus# A <- homologene(rownames(mouse_data), inTax = 10090, outTax = 9606)# inTax输入物种、outTax输出物种#将鼠的基因名转化为人的mouse_data <- readRDS("D:/mouse_data.rds")gene_trans = rownames(mouse_data) %>% convert_mouse_to_human_symbols()gene_trans <- as.data.frame(gene_trans)gene_mouse <- as.data.frame(rownames(mouse_data))gene_use <- cbind(gene_trans, gene_mouse)gene_use <- na.omit(gene_use)mouse_data_trans <- subset(mouse_data,features=gene_use$`rownames(mouse_data)`)
#转化mouse_data_trans <- RenameGenesSeurat(mouse_data_trans,                                       newnames = gene_use$gene_trans,                                      gene.use = gene_use$`rownames(mouse_data)`,                                      de.assay = 'RNA')

转化前：

转化后：

可以看到，转化后不论是哪个assay，都变成了人的基因。接下来我们做一下差异基因的分析，看看会不会出错。发现没有任何问题。而且作图也是一样的，说明转化的成功。

#测试一下，差异基因DEGs <- FindMarkers(mouse_data_trans,                     min.pct = 0.25,                    logfc.threshold = 0.25,                    group.by = "orig.ident",                    ident.1 ="10X_ntph_F",                    ident.2="10X_ntph_M")
DEGs1 <- FindMarkers(mouse_data,                     min.pct = 0.25,                    logfc.threshold = 0.25,                    group.by = "orig.ident",                    ident.1 ="10X_ntph_F",                    ident.2="10X_ntph_M")
p1 <- FeaturePlot(mouse_data_trans, features = 'LTF')p2 <- FeaturePlot(mouse_data, features = 'Ltf')p1|p2

最后，我们对这个数据进行重聚类，发现这个过程没有任何问题！

#重聚类mouse_trans_human <- ScaleData(mouse_data_trans, vars.to.regress = c("nCount_RNA"), verbose = FALSE)mouse_trans_human <- FindVariableFeatures(mouse_trans_human, nfeatures = 4000)mouse_trans_human <- RunPCA(mouse_trans_human, npcs = 50, verbose = FALSE)mouse_trans_human <- FindNeighbors(mouse_trans_human, reduction = "pca", dims = 1:50)mouse_trans_human <- FindClusters(mouse_trans_human, resolution=0.8)mouse_trans_human <- RunUMAP(mouse_trans_human, reduction = "pca", dims = 1:50)DimPlot(mouse_trans_human, label = T,pt.size = 1)