【原】iSEE：單細(xì)胞數(shù)據(jù)可視化輔助網(wǎng)頁工具

健明 2021-12-23

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前言

題目：iSEE: Interactive SummarizedExperiment Explorer
日期：2018-06-14
期刊：F1000Research
鏈接：https:///articles/7-741
GitHub：https://github.com/iSEE/iSEE

這篇文章雖然發(fā)表的比較早,，但最近看到其中一個作者Federico Marini和大佬們交流hdf5數(shù)據(jù)支持的問題，所以還是簡單了解一下這個工具吧

他們討論的結(jié)果是

library(zellkonverter)
sce_h5ad <- readH5AD("file_as_anndata.h5ad")
assayNames(sce_h5ad) <- "logcounts" 
HDF5Array::saveHDF5SummarizedExperiment(sce_Bcells_h5ad, dir = "see_as_hdf5")
#And to read that in -> 
sce_read_in_again <- HDF5Array::loadHDF5SummarizedExperiment("see_as_hdf5")

library(iSEE)
iSEE(sce_read_in_again)

設(shè)計(jì)初衷

重在數(shù)據(jù)展示,，而非數(shù)據(jù)分析

它不是單純?yōu)槟骋粋€課題設(shè)計(jì)的網(wǎng)頁工具,，而只要是SummarizedExperiment它就可以支持可視化，而我們知道單細(xì)胞數(shù)據(jù)不僅僅是seurat格式，還有很大部分是SummarizedExperiment ,。當(dāng)然,，除了單細(xì)胞，SummarizedExperiment 在其他領(lǐng)域（比如甲基化）也有涉及,，因此這個工具可以無縫銜接支持此格式的R包下游,，用來展示rowdata、metadata等,?？梢哉f，它最大的亮點(diǎn)就是兼容性和可拓展性

那么它為何對SummarizedExperiment格式這么偏愛呢,？

就像我之前在公眾號里介紹的,，這個對象可以整合基因組信息（行）以及樣本信息（列），并且可以容納多種表達(dá)量類型（比如raw count,、normalized count）,，甚至后期分析的結(jié)果也可以存儲（比如降維結(jié)果）

工具結(jié)構(gòu)

Column data plots, for visualising sample metadata stored in the colData slot of the SummarizedExperiment object.
Feature assay plots, for visualising experimental observations for a particular feature (e.g. gene) across samples from any assay in the SummarizedExperiment object.
Row statistics tables, to present the contents of the rowData slot of the SummarizedExperiment object.
Row data plots, for visualising feature metadata stored in the rowData slot of the SummarizedExperiment object.
Heatmaps, to visualise assay data for multiple features where samples are ordered by one or more colData fields.
Reduced dimension plots, which display any two dimensions from pre-computed dimensionality reduction results (e.g., from PCA or t-SNE). These results are taken from the reducedDim slot if this is available in the object supplied to iSEE.

還設(shè)置了大量的參數(shù)調(diào)節(jié),，比如可以對這個數(shù)據(jù)的列數(shù)據(jù)進(jìn)行選?。?/p>

目前提供了一些數(shù)據(jù)作為示例：

http://shiny.imbei.:3838/iSEE
https://marionilab.cruk./iSEE_allen
https://marionilab.cruk./iSEE_tcga
https://marionilab.cruk./iSEE_pbmc4k
https://marionilab.cruk./iSEE_cytof

還支持TCGA數(shù)據(jù)的可視化

至于怎么實(shí)現(xiàn)的可視化

作者提供了一些rmd作為參考：https://github.com/iSEE/iSEE_instances

# 上游分析得到sce對象
# Once the processing steps above are done, we can call `iSEE` with the subsampled `SingleCellExperiment` object. 
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("iSEE")
# or also...
BiocManager::install("iSEE", dependencies = TRUE)

if (require(iSEE)) {
  iSEE(sce)
}