转录组分析做聚类树图时癌旁组被分到了癌组

Question

您好，我是一名在读硕士，近期在做癌组织和癌旁组织的转录组分析（RNA-seq），在过程中遇到一个比较严重的问题，特向您请教。
问题是这样的，我在获取了原始的测序数据后自己进行分析，在进行到差异表达分析时，我做聚类树图时出现了癌旁组织（pc开头）被分到了癌组织（p开头）中的情况，见下图

，
PCA图看着还可以，见下图

开始以为是批次效应的原因（这些数据是分两批测得的，其中p5和pc5是第一批，其他的是第二批），后面我进行去除批次效应，继续做聚类分析，结果还是不理想，如下图

，相应的PCA图如下

在这里我想和您请教这种层次聚类树是否正常，若是正常的话要怎样去解释它，若不正常的话要怎么去调整它。
非常感谢您百忙之中抽空回复我的问题，若您有任何指示我没能及时回复您的话请劳烦您加我微信：IndustrypayS100，若您能抽空协助我，我将不胜感激，并付您一定报酬。期待您的回复！

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

问题分析：
您在进行转录组分析时，发现在聚类树图中，癌旁组织被错误地分到了癌组织中。您已经尝试了去除批次效应的处理，但结果仍然不理想。您想知道这种聚类结果是否正常，以及如何解释和调整这种情况。

问题解答：

1. 聚类树图中癌旁组织被分到癌组织中的原因可能有多种，包括可能的批次效应、样本标注错误、数据处理错误等。下面我们逐一分析可能的原因和解决方法。

2. 批次效应问题：

   • 您已经尝试了去除批次效应的处理，但结果不理想。可以尝试使用其他方法来去除批次效应，例如使用ComBat或sva等算法。
   • 另外，也可以检查数据处理的过程中是否存在数据批次信息被遗漏或处理错误的情况。确保批次信息正确无误。

3. 样本标注错误：

   • 检查样本标注信息是否正确，确保癌组织和癌旁组织的标注没有错误。可以查看样本标注的表格或文件，确保每个样本被正确地标记为癌组织或癌旁组织。
   • 如果发现样本标注存在错误，需要修正错误，并重新进行聚类分析。

4. 数据处理错误：

   • 检查在聚类分析之前的数据处理步骤，确保每个样本的原始测序数据已经进行了正确的质量控制、过滤、比对和定量等处理。
   • 检查是否存在异常值或极端值的情况，这些异常值可能会导致聚类树图的错误结果。

5. 解释层次聚类结果：

   • 如果经过仔细检查后，确认样本标注和数据处理都没有问题，而聚类树图仍然显示癌旁组织被错误地分到了癌组织中，那么可能存在真实的生物学差异。
   • 一种可能是癌旁组织中存在一些细胞亚群与癌组织相似，导致它们在聚类树图中的分组接近。这样的情况可能需要进一步研究和分析以确定其原因。
   • 另一种可能是样本之间的差异不仅仅由组织类型决定，可能还受到其他生物学因素、表型差异、环境因素等的影响。

6. 调整聚类结果：

   • 如果确定聚类树图中的分组结果是错误的，可以尝试使用其他聚类算法或参数来重新进行聚类分析，例如k-means聚类、层次聚类、PAM聚类等。
   • 同时，也可以考虑使用其他的差异表达分析方法进行验证，例如差异表达基因分析、主成分分析（PCA）等。

总之，在面对聚类树图中出现癌旁组织被错误地分到癌组织中的情况时，需要仔细检查数据质量、样本标注、数据处理等方面的可能问题，并根据具体情况进行调整和分析。如果问题仍然存在，可以进一步进行生物学实验验证以确定差异的原因和机制。