scanpy功能笔记
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发布时间：2024-10-04 14:48
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时间：2024-11-16 05:38
使用基于Python的scanpy分析单细胞转录组时，流程与Seurat类似。关键在于利用anndata包来处理数据，类似于Seurat中的操作。以下是一些使用scanpy时的实用技巧和注意事项，旨在优化分析流程并提高效率。
首先，确保导入必要的包，例如anndata、numpy、scipy等。
高效创建AnnData对象
创建AnnData对象时，考虑如何高效地读取不同格式的数据。
1. 读取不同格式数据
scanpy支持多种数据格式的文件导入，包括h5、mtx、tsv等。对于特定数据集（如10x），可直接读取矩阵文件（如mtx、tsv）或使用pandas辅助读取。
1. 批量读取文件
在处理10x或类似数据集时，可能需要合并多个批次的数据。此时，可以使用列表推导式或循环结合locals()方法来创建多个AnnData子对象，最终使用concatenate()函数合并。
可视化函数中的use_raw参数
在使用umap、dotplot等函数时，注意use_raw参数的设置。默认情况下，此参数为False，使用归一化、对数转换后的数据绘图；设置为True时，则使用未校正的原始计数值绘图。这影响了表达差异的显示，选择合适的参数以增强分析结果的可解释性。
更改可视化函数的调色板
palette和color_map分别用于绘制分类和连续变量。了解它们的含义及可选参数，以便自定义颜色方案。可以通过添加'_r'后缀来翻转颜色顺序，或自定义颜色，如调整leiden集群的颜色。
在保存HVG时批量添加其他基因
挑选HVG后进行降维时，确保不感兴趣的基因未被遗漏。通过添加“*操作”来包括这些基因，但注意添加过多基因可能影响降维结果。
利用其他包与scanpy接口
scanpy与scVI、besca、Scrublet等包兼容，提供额外的分析工具和功能。使用这些包可以扩展scanpy的功能，进行更深入的分析。
优化代码
优先使用列表推导式而非循环体，以提高代码效率。例如，批量修改obs_names时，可以利用collections或pd.crosstable()进行计数。
通过遵循这些技巧和注意事项，可以更高效、准确地使用scanpy进行单细胞转录组分析。
