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當(dāng)我們拿到一組單細(xì)胞數(shù)據(jù)的矩陣時，如何在處理之前觀察細(xì)胞和基因表達之間的關(guān)系呢？今天小果就帶大家一起來看一下！

1、生成數(shù)據(jù)矩陣

今天我們用到的數(shù)據(jù)仍然來自于scRNAseq包中的細(xì)胞集哦！數(shù)據(jù)矩陣的生成方法小果已經(jīng)給大家準(zhǔn)備好啦！一起來看一下吧！

使用R語言中的View()函數(shù)可以直接查看我們生成的數(shù)據(jù)矩陣哦，我們一起來看一下。

2、探索基因表達情況

在探索基因表達情況，具體時從哪些角度來看呢？小果在這里給大家體共兩種思路：

1.統(tǒng)計某個基因在多少個細(xì)胞中得到表達；

2.統(tǒng)計一個細(xì)胞中表達了多少個基因；

那么要從這兩個角度去探索，分別要如何去統(tǒng)計呢？快調(diào)動你聰明的小腦袋！如果想不到也沒關(guān)系，今天小果手把手教你完成！

o?統(tǒng)計所有基因表達成功的細(xì)胞個數(shù)

對于基因表達成功的細(xì)胞個數(shù)，我們需要用apply函數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)矩陣中每一行元素中對應(yīng)值大于0的個數(shù)，接下來我們進行統(tǒng)計并繪制箱線圖觀察整體表達情況。和小果一起來看看吧！

fivenum(apply(counts,1,function(x) sum(x>0) ))#統(tǒng)計所有基因表達成功細(xì)胞個數(shù)中的五個指標(biāo)
boxplot(apply(counts,1,function(x) sum(x>0) ))#繪制箱線圖

得到以上的箱線圖后，小果來給大家做一個簡單的解讀吧！由箱線圖的中位線可以看出，基因表達成功的細(xì)胞數(shù)的中位數(shù)值大概在3個左右，表達細(xì)胞數(shù)的閾值大概在35左右，即說明如果基因在35個細(xì)胞內(nèi)不表達就可以直接過濾掉哦。

o?統(tǒng)計所有細(xì)胞表達了的基因個數(shù)

有了上面的基礎(chǔ)，你是否學(xué)會舉一反三了呢？對于細(xì)胞表達了的基因個數(shù)，我們同樣使用apply函數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)矩陣中的每一列元素中對應(yīng)值大于0的個數(shù)即可，接下來我們用直方分布圖來和大家展示一下整體的表達情況。和小果一起看看吧！

fivenum(apply(counts,2,function(x) sum(x>0) ))#統(tǒng)計所有細(xì)胞表達了基因個數(shù)中的五個指標(biāo)
hist(apply(counts,2,function(x) sum(x>0) )) #繪制直方分布圖

????在分析了箱線圖的統(tǒng)計結(jié)果后，你能否獨立分析直方圖的統(tǒng)計結(jié)果呢？我們還是和小果一起來看一下！

?????由直方分布圖的統(tǒng)計結(jié)果可以看出，表達基因個數(shù)在3000~4000之間的細(xì)胞占最多數(shù)量，表達基因個數(shù)在8000以上的細(xì)胞僅有2~3個，占最少的數(shù)量。

?????通過以上兩組統(tǒng)計圖的分析，我們就對基因在細(xì)胞中的表達情況游客整體的把握，怎么樣，今天的小技巧你學(xué)廢了嘛？更多生信技巧請繼續(xù)關(guān)注小果哦！

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