【单细胞转录组】已有单样本注释结果，如果添加到未注释的整合结果中？

在进行单细胞转录组数据分析时，很多情况是：只有一个样本，走官方流程

https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial

有多个样本，多了一步merge和（大部分情况下都需要的）去批次过程，然后进行分群，用marker去注释。

但我遇到的情况是，整合后的样本直接去注释不太好做，所以先进行单样本的注释，这时已经对样本情况有了一定的了解，这时候再去做整合注释可能会更好一点。

所以问题是，如果分别进行了单样本注释和多样本整合分群，如何将单样本注释好的信息直接贴回多样本中直接看注释结果？
也就是：
1.多样本整合的结果有了，跑完了分群。
2.单样本的结果也有了，做完了注释。

其实很简单，因为注释信息和barcode信息都在meta.data中，用barcode去做一个类似VLOOKUP的事情。
在样本比较少嫌写代码麻烦的话，我们甚至可以直接在Excel中完成。
将meta.data导出，sample这里是有两个样本

只需要
再添加一列cluster，然后用VLOOKUP将具体的信息粘进去。
类似

=VLOOKUP(A2,Sheet1!A:K,11,FALSE)

(A2这里是barcode列)

然后我们只要去read.csv，读取修改后的数据，再将多样本整合后的meta.data替换为这个修改后的dataframe就行。

要注意的事情：使用VLOOKUP时要注意barcode这里是否能一一对应，比如多样本在创建seurat对象时为了避免麻烦，可能会在原始barcode前面添加样本信息来进行区别。

先做单样本再做整合的好处：
在cluster这一列还可以添加上样本信息，比如cluster1_sample1,clsuter1_sample2，这样我们就可以根据表达绘制相关性热图。看同样注释为cluster1和cluster1的相关性如何；在umap上也比较好看。

在样本比较少的情况下，先进行单样本注释有助于我们对整合后的结果进行分析，一些不确定的事情可以得到验证。比如在整合后我发现有一群有疑问，当时记录的是它可能质量较差。

在单样本注释时，它果然被注释为低质量的细胞。

使用Excel是最傻瓜但其实很好用的方法。
写个函数，读取一个主RDS，再读取多个单样本的结果，把所有单样本的信息加回到主RDS中，会在开发的R包中添加上这个功能。

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