MATLAB和R及Python亚群差异表达分析

亚群差异表达分析是一种生物信息学方法，用于探讨不同亚群细胞在基因表达上的差异。此分析广泛应用于单细胞RNA测序数据，以研究细胞异质性、揭示不同细胞类型或状态间的功能差异。通过识别和分析显著差异表达的基因，研究者可以深入了解生物过程、病理机制和细胞功能变化。这有助于阐明复杂生物系统中的特定细胞行为，推动疾病的分子机制研究与个性化治疗方案的制定。分析工具通常结合统计学方法与生物数据库进行交叉验证。

Many perturbations only affect a subset of the cells | ViaDean

参考文献

在进行亚群差异表达分析以检测和分析选择性扰动效应时，MATLAB 可以通过一系列步骤来实现这一目的。以下是如何使用 MATLAB 进行这样的分析的简要步骤和示例。

🗯️MATLAB片段

1. 数据导入和预处理

确保数据已经格式化为适合 MATLAB 的结构，例如矩阵或表格格式。通常，这涉及将基因表达矩阵（如单细胞 RNA-seq 数据）导入 MATLAB，并将亚群标签和扰动信息相匹配。

 % 导入数据，假设数据保存在 CSV 文件中
 expressionData = readmatrix('expression_data.csv'); % 行表示基因，列表示样本
 groupLabels = readmatrix('group_labels.csv');       % 样本的亚群标签
 perturbationLabels = readmatrix('perturbation_labels.csv'); % 样本的扰动标签

2. 数据标准化和归一化

为了使数据可比，通常需要对其进行归一化和标准化处理。

 % 数据归一化处理，如 log 变换或 z-score 标准化
 expressionData = log2(expressionData + 1); % 避免 log(0)
 zScoredData = zscore(expressionData, 0, 2); % 对每个基因进行标准化

3. 差异表达分析

使用 t 检验或其他统计方法来比较不同亚群之间的表达差异。

 % 初始化结果存储
 pValues = zeros(size(expressionData, 1), 1);
 foldChange = zeros(size(expressionData, 1), 1);
 
 % 比较两个条件下的表达水平，例如：扰动组 vs 对照组
 for i = 1:size(expressionData, 1)
     group1 = expressionData(i, perturbationLabels == 1); % 扰动组
     group2 = expressionData(i, perturbationLabels == 0); % 对照组

     % 使用 t 检验进行差异分析
     [~, pValues(i)] = ttest2(group1, group2);

     % 计算 fold change
     foldChange(i) = mean(group1) - mean(group2);
 end
 
 % 多重比较校正（Benjamini-Hochberg 法）
 [~, ~, adjPValues] = fdr_bh(pValues);

4. 结果可视化

绘制火山图和热图来展示差异表达的结果。

 % 火山图
 figure;
 scatter(foldChange, -log10(adjPValues));
 xlabel('Fold Change');
 ylabel('-log10(Adjusted P-Value)');
 title('Volcano Plot');
 grid on;
 
 % 热图绘制显著差异表达的基因
 significantGenes = adjPValues < 0.05; % 选择显著性基因
 figure;
 heatmap(zScoredData(significantGenes, :));
 title('Heatmap of Differentially Expressed Genes');

5. 进一步分析

可以对结果进行更多下游分析，例如基因富集分析（使用 MATLAB 的 gsea 工具箱或与 R 工具结合）来解释扰动的生物学含义。