scCODA(single-cell compositional data analysis)是由德国环境健康研究中心计算生物学研究所M Büttner等人基于python开发的单细胞数据分析工具，于2021年11月发表于Nature Communication；主要用于分析不同分组样本的细胞组成的差异。参考官方文档记录用法如下。

  • Paper：https://www.nature.com/articles/s41467-021-27150-6
  • Github：https://github.com/theislab/scCODA
  • Tutorial：https://sccoda.readthedocs.io/en/latest/index.html
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1、安装环境

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conda create -n sccoda python=3.9
conda activate sccoda
conda install rpy2
pip install sccoda
# conda install -c conda-forge notebook

2、分析流程

  • （1）加载函数
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import importlib
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

import pandas as pd
import pickle as pkl
import matplotlib.pyplot as plt

from sccoda.util import comp_ana as mod
from sccoda.util import cell_composition_data as dat
from sccoda.util import data_visualization as viz

import sccoda.datasets as scd
  • （2）读取数据
    • pandas.Dataframe：第一列为样本名，其余每列各代表一种细胞类型，值表示细胞数量
    • 使用scanny包转换为Anndata结构格式，obs表示样本信息
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## 导入示例数据
cell_counts = scd.haber()
print(cell_counts)
#             Mouse  Endocrine  Enterocyte  Enterocyte.Progenitor  Goblet  Stem   TA  TA.Early  Tuft
# 0       Control_1         36          59                    136      36   239  125       191    18
# 1       Control_2          5          46                     23      20    50   11        40     5
# 2       Control_3         45          98                    188     124   250  155       365    33

data_all = dat.from_pandas(cell_counts, covariate_columns=["Mouse"])
data_all.obs
data_all.X

## 提取分组信息
data_all.obs["Condition"] = data_all.obs["Mouse"].str.replace(r"_[0-9]", "", regex=True)
#             Mouse     Condition
# 0       Control_1       Control
# 1       Control_2       Control
# 2       Control_3       Control
data_salm = data_all[data_all.obs["Condition"].isin(["Control", "Salm"])]
  • （3）组成差异分析
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## 设置先验信息
model_salm = mod.CompositionalAnalysis(data_salm, 
    formula="Condition",  #指定参考组
    reference_cell_type="Goblet") #指定一种细胞类型作为已知组间比例不变的标准，如不确定设置为 "automatic"

## Markov-chain Monte Carlo (MCMC) inferrence
sim_results = model_salm.sample_hmc()  # time consuming
# 备选方案：sample_hmc_da(), sample_nuts()

## 分析结果
# sim_results.set_fdr(est_fdr=0.4)
sim_results.summary()
sim_results.credible_effects()
sim_results.effect_df

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如上重点关注effect的Final Parameter列

  • 若为0表示，该细胞类型比例在组间差异不大，可设置est_fdr设置判断的阈值标准
  • 大于0，则表示相对于参考组，细胞比例提高；反之，则相反。

3、可视化

此外scCODA也提供了一些可视化细胞比例的绘图函数，简单示例如下。

  • 箱图
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viz.boxplots(data_salm, feature_name="Condition")
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  • 柱状图
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viz.stacked_barplot(data_salm, feature_name="Condition")
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