生信小白如何快速绘制降维聚类图（UMAP/t-SNE）？

搞定生信数据的秘诀之一：是会使用工具！

工具用的好，就可以实现科技解放生产力，解放双手，节约时间！

实验室里最被导师看好的学生，一定是产出最高的那个人。

那如何高产出呢？百沐一下来帮忙！今天就来分享，如何秒出UMAP图。

一、降维聚类分析------生物科研人跨不过的坎儿

单细胞这么多的RNA数据，如何判断哪个是最有可能成为"病灶"的呢？

聚类分析的目的，简单来说，就是把复杂的问题归归类。

一张好的聚类分析图是开启下一步实验的基础。

在以前生成一张聚类分析图，不仅要搞定难懂的数据，还要从各种网站上下载R包。现在简单了，只需要百沐一下，你就知道！

二、给出指令

请你用R语言帮我分析C2这个样本，出一个UMAP图

百沐可以自动为你写好脚本，并运行分析：

只需要五分钟就可以出图和结果：

并且，这个样本的细胞类型也一并解决了！它会告诉你：

从 PCA 的 top genes 来看，这个样本包含成纤维细胞（COL1A1、LUM）、上皮细胞（KRT5、DSP）、内皮细胞（PECAM1、VWF）、免疫细胞（PTPRC）
等多种细胞类型，是一个组织样本。如果需要进一步做细胞类型注释，告诉我就行。

以下R包建议是收藏！

# C2 单细胞RNA-seq 分析 - UMAP可视化
# 使用 Seurat 分析 10x Genomics 数据

library(Seurat)
library(ggplot2)
library(dplyr)

# ---- 1. 读取数据 ----
cat("正在读取数据...\n")
data_dir <- "C:/Users/BMbio/Desktop/C2"

counts <- Read10X(data.dir = data_dir)
cat(sprintf("读取完成: %d 个基因, %d 个细胞\n", nrow(counts), ncol(counts)))

# ---- 2. 创建 Seurat 对象 ----
seurat_obj <- CreateSeuratObject(
  counts = counts,
  project = "C2",
  min.cells = 3,
  min.features = 200
)
cat(sprintf("过滤后: %d 个基因, %d 个细胞\n", nrow(seurat_obj), ncol(seurat_obj)))

# ---- 3. 质控 ----
seurat_obj[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(seurat_obj, pattern = "^MT-")

# QC 小提琴图
p_qc <- VlnPlot(seurat_obj,
                features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt"),
                ncol = 3, pt.size = 0)
ggsave("C:/Users/BMbio/Desktop/C2/QC_violin.png", p_qc, width = 12, height = 4, dpi = 150)
cat("QC图已保存: QC_violin.png\n")

# 过滤低质量细胞
seurat_obj <- subset(seurat_obj,
                     subset = nFeature_RNA > 200 &
                              nFeature_RNA < 6000 &
                              percent.mt < 20)
cat(sprintf("QC过滤后: %d 个细胞\n", ncol(seurat_obj)))

# ---- 4. 标准化 & 高变基因 ----
seurat_obj <- NormalizeData(seurat_obj)
seurat_obj <- FindVariableFeatures(seurat_obj, nfeatures = 2000)

# ---- 5. 缩放 & PCA ----
seurat_obj <- ScaleData(seurat_obj)
seurat_obj <- RunPCA(seurat_obj, npcs = 30)

# Elbow plot 确定维度
p_elbow <- ElbowPlot(seurat_obj, ndims = 30)
ggsave("C:/Users/BMbio/Desktop/C2/ElbowPlot.png", p_elbow, width = 6, height = 4, dpi = 150)
cat("Elbow图已保存: ElbowPlot.png\n")

# ---- 6. 聚类 & UMAP ----
n_dims <- 20  # 根据 elbow plot 可调整

seurat_obj <- FindNeighbors(seurat_obj, dims = 1:n_dims)
seurat_obj <- FindClusters(seurat_obj, resolution = 0.5)
seurat_obj <- RunUMAP(seurat_obj, dims = 1:n_dims)

cat(sprintf("聚类完成: %d 个cluster\n", length(unique(Idents(seurat_obj)))))

# ---- 7. UMAP 图 ----
p_umap <- DimPlot(seurat_obj,
                  reduction = "umap",
                  label = TRUE,
                  label.size = 5,
                  pt.size = 0.5) +
  ggtitle("C2 样本 UMAP") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16, face = "bold"))

ggsave("C:/Users/BMbio/Desktop/C2/UMAP_clusters.png", p_umap,
       width = 8, height = 7, dpi = 200)
cat("UMAP图已保存: UMAP_clusters.png\n")

# ---- 8. 按细胞数量统计 ----
cluster_counts <- table(Idents(seurat_obj))
cat("\n各Cluster细胞数量:\n")
print(cluster_counts)

# ---- 9. 特征基因 UMAP (可选) ----
# 常见marker基因
markers_to_plot <- c("PTPRC", "CD3D", "CD14", "EPCAM", "COL1A1")
markers_present <- markers_to_plot[markers_to_plot %in% rownames(seurat_obj)]

if (length(markers_present) > 0) {
  p_feat <- FeaturePlot(seurat_obj,
                        features = markers_present,
                        ncol = min(3, length(markers_present)))
  ggsave("C:/Users/BMbio/Desktop/C2/UMAP_markers.png", p_feat,
         width = 5 * min(3, length(markers_present)), height = 5 * ceiling(length(markers_present)/3),
         dpi = 150)
  cat("Marker基因UMAP已保存: UMAP_markers.png\n")
}

# ---- 10. 保存对象 ----
saveRDS(seurat_obj, "C:/Users/BMbio/Desktop/C2/C2_seurat.rds")
cat("\n分析完成! Seurat对象已保存: C2_seurat.rds\n")
cat("输出文件:\n")
cat("  - QC_violin.png\n")
cat("  - ElbowPlot.png\n")
cat("  - UMAP_clusters.png\n")
if (length(markers_present) > 0) cat("  - UMAP_markers.png\n")

如果拿到这些图不知道如何去进行分析，可以询问百沐一下

下面用小提琴质控图为例子进行演示：

百沐一下的回答不要太具体，生信小白也一下就能看得懂：

一、这张图是什么？

这是单细胞分析流程里最常见的QC图之一，通常来自 Seurat 等工具。

横坐标是样本/分组（这里只有 C2 ），纵坐标是对应指标数值。

小提琴图的宽度表示该数值范围内细胞的密度，越宽说明落在该范围的细胞越多。

二、三个指标分别代表什么？

1）nFeature_RNA

表示每个细胞检测到的基因数（number of detected genes）。

• 数值太低：

  常提示细胞质量差、RNA降解、捕获效率低，或者其实是空液滴/背景。

• 数值太高：

  可能提示doublet/multiplet（一个液滴里混进了两个或多个细胞），尤其当同时伴随 nCount_RNA 很高时更值得警惕。

从图上看：

• 主体分布大约在 1000--2000 左右；

• 有少量细胞上延到 3000--4000+。

解释：

• 主体群体说明大多数细胞能检测到较合理数量的基因；

• 上方长尾提示少数细胞基因数异常偏高，可能是高转录活性细胞，也可能是双细胞。

2）nCount_RNA

表示每个细胞捕获到的总转录本计数/UMI总数。

• 太低：

  说明测序深度不足或细胞质量差；

• 太高：

  常见于细胞体积较大、转录活跃细胞，或者doublet。

从图上看：

• 主体大约集中在 2000--6000 左右；

• 向上有明显长尾，可到 10000以上甚至接近20000。

解释：

• 大部分细胞捕获量中等，比较常见；

• 高表达长尾细胞需要结合 nFeatureRNA 一起看：如果 nCount RNA 和 nFeature_RNA 同时很高**，要特别怀疑 doublet。**

3）percent.mt

表示线粒体基因转录本占总转录本的比例。

• 这个指标是判断细胞是否受损的重要QC参数；

• 线粒体比例高通常意味着：

  • 细胞破裂/凋亡；

  • RNA泄漏；

  • 低质量细胞；

  • 某些组织本身线粒体含量高，需要具体分析。

从图上看：

• 大多数细胞集中在 3%--6% 左右；

• 有一条明显上尾，少数细胞可达到 10%--20% 以上，极个别更高。

解释：

• 主体分布比较理想，说明大部分细胞状态尚可；

• 但存在少量高线粒体比例细胞，这部分通常是QC中过滤的重点对象。

由此看来，百沐可以完全可以一站式解决你的科研问题！

从作图到数据分析，都可以搞定。此外，我们将持续挖掘生物医学人最需要的功能（论文写作、标书辅助写作...），欢迎持续关注，提升你的科研效率！