接着单细胞下游分析：
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这节内容我们说说差异基因的筛选及个性化作图。单细胞转录组差异基因的鉴定原理类似于普通转录组，只不过是样品数增加了，也就是一个细胞代表一个样品。关于单细胞转录组差异基因分析方法的选择可以参考：http://www.360doc.com/content/21/0714/12/76149697_986499764.shtml。我们这里使用Seurat默认的方法，重点是结果的可视化。
细胞定群后，我们可以看看不同组同一细胞的差异基因（DEG），首先提取这个类型的Seurat对象，使用FingMarkers函数，设置分组和比较。
DimPlot(object = scedata,label = T,pt.size = 1)+
labs(x = "UMAP1", y = "UMAP2",title = 'celltype') +
theme(legend.position = c(14,0),
legend.justification = c(0,1),
panel.border = element_rect(fill=NA,color="black", size=1, linetype="solid"))
#DEGs
Fibroblast <- subset(scedata, celltype=="Fibroblast")
diff_Fibroblast <- FindMarkers(Fibroblast, min.pct = 0.25,
logfc.threshold = 0.25,
group.by = "group",
ident.1 ="GM",
ident.2="BM")
一般我们可以直接使用一个火山图来展示差异基因。
BiocManager::install('EnhancedVolcano')
library(EnhancedVolcano)
EnhancedVolcano(diff_Fibroblast,
lab = rownames(diff_Fibroblast),
x = 'avg_log2FC',
y = 'p_val_adj',
pCutoff = 0.05,
FCcutoff = 0.5,
pointSize = 3.0,
labSize = 6.0,
title = 'diff_Fibroblast')
image
但是这样我们也发现一个问题，每一个分群，每一次比较都要做一个火山图，那简直是放不完的，所以可以将这些火山图放在一张图上显示，这样的显示方式是不是好多了。
image
<mp-pay-preview-filter style="margin: 0px; padding: 0px;"></mp-pay-preview-filter>
首先我们将每个组比较得到的差异基因结果合并，并添加各自的cluster类型。设置显著基因，与之前转录组火山图类似（转录组不求人系列(十): NCS级别的火山图，总有一款适合你！）。
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