備忘録memorandumSplatterの導入SplatterとはシングルセルRNA-seqデータを擬似的に生成するソフトウェア。Rプログラム内のオープンソースBioconductorから導入できる。consoleで実行する。consoleで実行する。Scriptを新規作成する。scriptに記載する。sceが参照データ、paramsがsceから推定されたsplatetrのパラメータ集合、simがシミュレーションデータとなる。カウントマトリックスはcounts(sim)で参照することができる。1(下記引用)も参照。コードフォントはSplatterのパラメータに対応している。(mean.shape)とRateパラメータβ(mean.rate)を用いて、ガンマ分布Gamma(α,β)に従う各遺伝子の平均発現量を計算する。rowData(sim)$GeneMeanに保存されている。バッチ数が1の場合、分散が0のデータ(各遺伝子で値が一定)となっている。外れ値遺伝子iの平均発現量はψ’_{i}Med(λ’_{i})となる。Medはメジアン(中央値)。rowData(sim)$GeneMeanに保存されている。ここまでは細胞間の不均一性は存在しない(バッチやグループ(細胞種)の違いは除く)。dispersionパラメータΦ=bcv.commonと自由度df_0=bcv.dfの逆カイ2乗分布に基づいて計算する(詳細はFig.1のBCVの式を参照)。その後、B_{i,j}を用いたガンマ分布Gamma(1/B_{i,j}^2,λ’_{i,j}B_{i,j}^2)でλ_{i,j}を取得する。Gamma(1/B_{i,j}^2,λ’_{i,j}B_{i,j}^2)の平均はλ’_{i,j}、分散はλ’_{i,j}^2B_{i,j}^2である。B_{i,j}はassays(sim)$BCVに保存されている。λ_{i,j}はassays(sim)$CellMeansに保存されている。Y’_{i,j}]パラメータ(平均)λ_{i,j}のポアソン分布でカウントY’_{i,j}を計算する。assays(sim)$TrueCountsに保存されている。]確率中心パラメータdropout.midおよび形状パラメータdropout.shapeに基づくロジスティック関数でドロップアウト確率π^D_{i,j}を計算し、確率(1-π^D_{i,j})のベルヌーイ分布で1^D_{i,j}(0か1)を計算し、ドロップアウトを含んだカウントデータY_{i,j}を計算する。newSplatParams()で行う。このとき、paramにはデフォルトパラメータが入る。2000)のように行う。調整パラメータの意味と設定方法は以下を参照。1(上記にも記載)に対応付けている。batchCells細胞数とバッチ数(疑似実験の数)のパラメータ。nBatchesやnCellsは直接編集できないため、細胞数やバッチ数はここで設定する。c(1000,500))nGenes遺伝子数。group.prob細胞のグループ(細胞種)の数とそれぞれの存在確率。“group.prob”,c(0.1,0.2,....))のように設定する(c()の括弧内の合計が1になるようにする)。β=mean.rate)。1/θ=mean.rateが対応している。lib.loc/lib.scale/lib.norm総RNA数(総cDNAライブラリ数)の細胞間不均一性の設定パラメータ。シミュレーションデータのRead数やUMI数の分布に関連する。σ^L=lib.scale)。lib.normは基本的にデフォルト(FALSE)で良さそう。out.prob/out.facLoc/out.facScale外れ値(Outlier)の設定。σ^O=out.facScale)。DEG)の設定パラメ―タ。遺伝子数に対する発現変動遺伝子数の割合。nGenes=20,000、de.prob=0.1であれば、各グループ毎に約2000遺伝子がで発現変動遺伝子となる。異なるグループで共通の発現変動遺伝子になる場合もある。発現変動遺伝子の確認はrowData(sim)[“DEFacGroup1”]が1でない遺伝子がGroup1の発現変動遺伝子である。de.probが高いほどGroup間の違いが局在化する。=既定値より高い発現値を持つ」としたい場合はde.downProb=0とすれば良い。σ^D=de.facScale)。BCV)の設定パラメータ。dropout.type/dropout.mid/dropout.shapeドロップアウトの設定パラメータ。ここで、ドロップアウトとはシークエンス後のカウントマトリックスの非0値が強制的に0になることを表している(これが実際のドロップアウトの現象を表しているか不明)。“none”:ドロップアウト無し(デフォルト)。”experiment”:ドロップアウト有り。ドロップアウトされる確率を決めるパラメータ。0とすると発現量に応じてドロップアウトの確率が小さくなる。※調整できないパラメータnBatchesバッチ数(疑似実験の数)。batchCellsで調整する。batchCellsで調整する。真の細胞の疑似データはassays(sim)$CellMeansが対応している。Openの状態だとBiocManagerのインストールでうまくいかなかった。075-753-9882。