zinbwave-deseq2:用于单细胞 RNA-seq 的 ZINB-WaVE + DESeq2 整合的工作流程

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术已经成为生物学研究中的重要工具，它允许我们对单个细胞的转录组进行高分辨率分析。ZINB-WaVE是针对scRNA-seq数据的一种统计模型，而DESeq2是广泛使用的差异表达分析工具。本工作流程将这两者结合，为分析scRNA-seq数据提供了一个全面且严谨的方法。 ZINB-WaVE（Zero-Inflated Negative Binomial Wavelet）模型是由Diagenode公司开发的，特别设计用于处理scRNA-seq数据中的零膨胀现象。在scRNA-seq数据中，大量的基因表达为零，这可能是由于真实的零表达，也可能是由于技术噪声导致的检测下限。ZINB-WaVE通过引入负二项式分布来建模非零表达，并用一个零膨胀部分来捕捉过度的零。此外，它还利用小波分析来识别在不同细胞群体间的表达模式变化。 DESeq2，由Michael Love等人创建，是一个基于R的开源软件包，用于分析高通量测序数据，尤其是RNA-seq数据的差异表达分析。DESeq2通过建模读数计数的负二项分布来评估基因在不同条件或样本间的表达差异。它能够处理不均匀的测序深度、批次效应和其他复杂性，同时提供稳健的统计方法来确定显著差异表达的基因。 结合ZINB-WaVE和DESeq2的工作流程通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：需要从原始scRNA-seq数据中生成计数矩阵，这通常涉及质量控制、过滤低质量细胞、去除rRNA和mito基因等步骤。 2. **ZINB-WaVE建模**：使用ZINB-WaVE对数据进行建模，识别细胞群体并分析表达模式。该模型能够捕捉到不同细胞类型之间的表达差异，以及噪声和零膨胀。 3. **群系发现**：根据ZINB-WaVE的结果进行细胞聚类，以揭示不同细胞亚型。 4. **DESeq2分析**：在聚类后的细胞群体上应用DESeq2进行差异表达分析，找出在不同细胞群或条件下显著上调或下调的基因。 5. **结果解释和验证**：对DESeq2的输出进行生物信息学分析，如富集分析，以理解差异表达基因的功能意义。可能还需要通过实验验证来确认这些发现。 这个整合的工作流程提供了一种全面的方法来分析scRNA-seq数据，从数据处理到下游分析，确保了对基因表达变化的精确度和可靠性。通过结合ZINB-WaVE的细胞群体识别和DESeq2的差异表达分析，研究者可以更深入地理解细胞状态的变化和生物学过程。在zinbwave-deseq2-master这个项目中，用户可以找到实现这一流程的具体代码和指南，以便在自己的研究中应用。