单细胞inferCNV求

Question

为什么我的inferCNV跑出来分层聚类树里永远只有observed这一种，我的annotation里面明明是T/NK作为参照以及0-9群上皮细胞，想判断0-9群的恶性成都，但是做出来下面observed里面没有0-9群的分群显示

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

你的问题描述表明你在使用 inferCNV 进行单细胞数据的拷贝数变异（Copy Number Variation, CNV）分析时，遇到了聚类树（dendrogram）中只有 observed 一种标签，而你期望看到的是基于 T/NK 作为参照、0-9群上皮细胞的分层聚类结果。这可能涉及到几个关键点：

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✅ 问题分析

1. inferCNV 的工作原理
   inferCNV 主要通过比较不同细胞之间的基因表达模式来推断拷贝数变异。它通常会将细胞分为两类：参考细胞（reference cells） 和 目标细胞（target cells）。

2. observed 标签的意义
   在 inferCNV 的输出中，observed 表示的是 根据拷贝数变异推断出的细胞类型或状态，而不是你原始的注释信息（如 T/NK 或 0-9 群）。如果你没有正确设置参考细胞，或者未在 inferCNV 中指定注释信息，那么 observed 可能无法显示你预期的分类。

3. 为什么没有 0-9 群的分群？

   • 你可能没有正确地将 0-9 群的细胞标记为参考细胞（reference cells）。
   • inferCNV 默认只对非参考细胞进行拷贝数变异分析，因此如果 0-9 群被误认为是参考细胞，则不会参与分析。
   • 如果你希望判断 0-9 群的恶性程度，应该将它们设为 目标细胞（target cells），并让 T/NK 作为参考细胞。

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🔧 解决方案

以下是你需要做的步骤，以确保 inferCNV 正确识别和分析 0-9 群的细胞，并在聚类树中显示正确的分层结构。

1. 检查你的注释信息是否正确

确保你的 Seurat 对象中已经正确设置了 ident 或 cluster 注释，例如：

Idents(seu) <- "cell_type"  # 假设你有 cell_type 列

注意： inferCNV 不直接使用 ident，而是通过 reference_cells 参数指定哪些细胞作为参考。

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2. 设置参考细胞（reference cells）

你需要明确告诉 inferCNV 哪些细胞是参考细胞（比如 T/NK），其余为目标细胞（比如 0-9 群）。

# 假设 T/NK 是参考细胞，0-9 是目标细胞
reference_cells <- which(seu$cell_type %in% c("T", "NK"))
target_cells <- which(seu$cell_type %in% paste0(0:9))

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3. 运行 inferCNV 并指定参考细胞

library(infercnv)

# 运行 inferCNV
infercnv_obj <- infercnv::infercnv_run(
  seu,
  reference_cells = reference_cells,
  target_cells = target_cells,
  n_cores = 4,
  verbose = TRUE
)

重要提示： infercnv_run() 会自动计算每个细胞的拷贝数变异，并将其保存在 infercnv_obj 中。

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4. 可视化聚类树（Dendrogram）

运行完 inferCNV 后，你可以查看聚类树，此时应该能看到 observed 分类，但这是 inferCNV 推断的拷贝数变异结果，而不是你原始的 0-9 群。

infercnv::plot_dendrogram(infercnv_obj)

注意： 如果你希望将 0-9 群与 observed 关联起来，可以手动将 observed 结果映射到 0-9 群。

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5. 将 inferCNV 的结果与原始注释关联

你可以将 inferCNV 推断的 observed 结果合并到 Seurat 对象中，并用原始注释（如 0-9 群）进行标注：

seu$observed_cnv <- infercnv_obj$predicted_state
seu$group <- ifelse(seu$observed_cnv == "normal", "Normal", "Abnormal")

这样你就可以根据 observed_cnv 来判断 0-9 群的恶性程度。

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6. 可视化分层聚类树并添加注释

你可以使用 Seurat 的 DimPlot 或 FeaturePlot 来查看 observed_cnv 与 0-9 群的关系：

DimPlot(seu, group.by = "observed_cnv", split.by = "cell_type")

这个图可以帮助你判断哪些 0-9 群表现出异常的拷贝数变异。

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🧠 总结

| 步骤 | 操作 | 说明 | |------|------|------| | 1 | 检查注释 | 确保 cell_type 或 cluster 正确 | | 2 | 设置参考细胞 | 将 T/NK 设为参考细胞 | | 3 | 运行 inferCNV | 使用 infercnv_run() 并传入参考/目标细胞 | | 4 | 查看 dendrogram | 确认 observed 是否包含 0-9 群 | | 5 | 关联结果 | 将 observed 与 0-9 群结合 | | 6 | 可视化 | 使用 DimPlot 或 FeaturePlot 展示结果 |

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⚠️ 常见错误排查

• 错误1：没有正确设置 reference_cells

  • ✅ 解决方法：确保 reference_cells 包含你定义的参考细胞（如 T/NK）

• 错误2：0-9 群被误认为参考细胞

  • ✅ 解决方法：确保 target_cells 包含你想要分析的 0-9 群

• 错误3：没有将 observed 映射回 0-9 群

  • ✅ 解决方法：使用 seu$observed_cnv 与 0-9 群进行关联分析

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如果你愿意提供一部分数据或代码片段，我可以进一步帮助你调试具体的问题。