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❞玩转单细胞往期精彩系列：玩转单细胞(2):Seurat批量做图修饰玩转单细胞(3):堆叠柱状图添加比例玩转单细胞(4):单细胞相关性玩转单细胞(5):单细胞UMAP图只标记特定细胞群、圈定细胞群及坐标轴修改玩转单细胞(6):单细胞差异基因展示之对角散点图玩转单细胞(7)：修改Seurat对象基因名称玩转单细胞(8): 单细胞3维聚类图展示玩转单细胞(9)：单细胞Seurat对象数据操作玩转单细胞(10)：替换单细胞Seurat对象UMAP坐标玩转单细胞(11)：Seurat单细胞基因表达DotPlot图分面设置今天我们这一期要说的内容其实很简单，之前我们在写其他内容的时候或多或少的提到过，但是奈何问的人实在很多，次数也很多，所以索性这里出个帖子，将这个问题直接综合起来讲一下。这个内容就是我们用seurat作图的时候，例如Dimplot做降维图的时候，如何指定cluster的颜色。用Vlnplot或者Dotplot作图的时候如何设置顺序。那么最后还有一个小问题就是seurat V5 object的使用，其实seurat的更新并不是很可怕，遇到那里有错，解决就可以了！
一、指定降维图中cluter的颜色我们使用Dimplot做将降维图的时候，每个cluster或者celltype的颜色是利用cols参数设置的，那么很多小伙伴就提出问题，我修改颜色的时候如何指定呢。很简单：#==========================================================================# 1、cluster/celltype指定颜色设置#==========================================================================library(Seurat)#指定cluster/celltype的颜色Idents(uterus) <- "seurat_clusters"clusterCols <- c("#843C39", "#8C6D31", "#E6550D", "#3182BD", "#54990F", "#BD9E39", "#E7BA52", "#31A354", "#E41A1C", "#6BAED6", "#9ECAE1", "#AD494A", "#A1D99B", "#C7E9C0", "#99600F", "#C3BC3F", "#D6616B", "#FF7F00", "#1B9E77", "#FDAE6B", "#66A61E", "#F1788D", "#E6550D", "#E7969C")names(clusterCols) <- c(0:24)DimPlot(uterus, group.by='seurat_clusters', cols=clusterCols, pt.size=1, raster=F, label = T)+NoLegend()unique(uterus$celltype)# [1] "Smooth muscle cells" "Lymphocytes" # [3] "Unciliated epithelial cells" "Stromal fibroblasts" # [5] "Ciliated epithelial cells" "Endothelial cells" # [7] "Macrophages" Idents(uterus) <- "celltype"cols <- c("#843C39", "#E6550D", "#3182BD", "#54990F", "#FF7F00", "#1B9E77", "#FDAE6B")#将需要的颜色与cell type对应names(cols) <- c("Lymphocytes", "Stromal fibroblasts", "Unciliated epithelial cells", "Endothelial cells", "Smooth muscle cells", "Ciliated epithelial cells", "Macrophages" ) DimPlot(uterus, group.by='celltype', cols=cols, pt.size=1, raster=F, label = T)+NoLegend()
二、作图顺序的指定这个问题真的说过无数次了，设置顺序其实就是factor就可以了！#==========================================================================# 2、seurat作图修改celltype或者cluster顺序#==========================================================================library(ggplot2)#比如我做一个小提琴图p1 = VlnPlot(uterus, features = "CD74", pt.size = 0, cols = cols)+theme(axis.title = element_blank(), axis.text.x = element_text(angle = 90))+NoLegend()Idents(uterus) <- factor(Idents(uterus), levels = c("Lymphocytes", "Stromal fibroblasts", "Unciliated epithelial cells", "Endothelial cells", "Smooth muscle cells", "Ciliated epithelial cells", "Macrophages" ) )p2 = VlnPlot(uterus, features = "CD74", pt.size = 0, cols = cols)+theme(axis.title = element_blank(), axis.text.x = element_text(angle = 90))+NoLegend()p1|p2#同样的设置后，Dotplot也会随着自定义顺序显示markers <- c("ACTA2", "RGS5", #smooth muscle cells---7, 16 "MS4A6A", "CD68","LYZ",#macrophages---13 "CCL5", "STK17B","PTPRC",#lymphocytes---0,3,4,5,6,14,15,17,23,18,19 "DCN", "COL6A3", "LUM",#stromal fibroblasts---2,20 "PECAM1","PCDH17", "VWF",#endothelial cells---8,11,22 "EPCAM", "CDH1",#(unciliated)epithelial cells---1,9,21 "FOXJ1","CDHR3","DYDC2")#(ciliated)epithelial cells---10,12DotPlot(uterus, features = markers)+theme_bw()+theme(axis.title = element_blank(), axis.text.x = element_text(angle = 90))#对于split的p3 = DimPlot(uterus, split.by = "orig.ident")#可以看到celltype legend的排列是按照我们设置的顺序。但是我们需要设置分组的顺序uterus$orig.ident <- factor(uterus$orig.ident, levels = c("HC","EEC","AEH"))p4 = DimPlot(uterus, split.by = "orig.ident")p3/p4三、seurat V5seurat更新到V5，也许你用的V4，或者不小心更新到V5，可能在使用一些内容的时候出错。或者你用的V5构建的seurat对象，但是用之前的一些包或者教程的时候出错！不过不是什么大毛病。其实就是数据结构发生了变化，如果你关心你就取看看官网.如果不关心，那也没关系，遇到了解决就可以了这里我们以scmetabolism为例，seurat obj用的V5构建的！#==========================================================================# 3、seurat V4/V5的一个小问题示例#==========================================================================#seurat更新到V5，也许你用的V4，或者不小心更新到V5，可能在使用一些内容的时候出错。#或者你用的V5构建的seurat对象，但是用之前的一些包或者教程的时候出错！#不过不是什么大毛病。其实就是数据结构发生了变化，如果你关心你就取看看官网#如果不关心，那也没关系，遇到了解决就可以了#这里我们以scmetabolism为例，seurat obj用的V5构建的library(scMetabolism)human_countexp_Seurat<-sc.metabolism.Seurat(obj = obj, method = "AUCell", imputation =F, ncores = 2, metabolism.type = "KEGG")#很快就会出现如下的报错# Error in sc.metabolism.Seurat(obj = obj, method = "AUCell", imputation = F, : # no slot of name "counts" for this object of class "Assay5"#我们看看这个R包的原函数，我这里截图一部分：```sc.metabolism.Seurat <- function(obj, method = "VISION", imputation = F, ncores = 2, metabolism.type = "KEGG") { countexp<-obj@assays$RNA@counts countexp<-data.frame(as.matrix(countexp)) #signatures_KEGG_metab <- "./data/KEGG_metabolism_nc.gmt" #signatures_REACTOME_metab <- "./data/REACTOME_metabolism.gmt" signatures_KEGG_metab <- system.file("data", "KEGG_metabolism_nc.gmt", package = "scMetabolism") signatures_REACTOME_metab <- system.file("data", "REACTOME_metabolism.gmt", package = "scMetabolism") ...} ```#可以看到，作者在提取count exp的时候，使用的是countexp<-obj@assays$RNA@counts#这是因为数据结构改变了。所以我们只需要修改一下函数的这里就可以了。当然了，后续如果作者更新R包那就最好了#获取矩阵使用getassaydatacountexp<-GetAssayData(obj, assay = 'RNA', layer = 'counts')# countexp<-GetAssayData(obj, assay = 'SCT', layer = 'counts')这样就完事了，问题不大。都是一些小问题，但是很实用。觉得分享有用的，点个赞再走呗！