单细胞不同样本数据整合-解决AnnData合并时ValueError: cannot reindex from a duplicate axis问题

项目场景:

使用scanpy包进行单细胞数据分析时,往往需要整合多个样本的数据,也就是将多个AnnData对象合并为一个AnnData对象。

例如将adata_1和adata_2合并为adatas,可行的一种方法是:·

import anndata as ad 
adatas = [adata1,adata2]
adatas = ad.concatenate(adatas)

(concatenate请参考https://anndata.readthedocs.io/en/latest/generated/anndata.AnnData.concatenate.html#anndata.AnnData.concatenate)

问题描述:

在一次合并中,出现报错:“ValueError: cannot reindex from a duplicate axis”

原因分析:

“ValueError: cannot reindex from a duplicate axis”,按我的理解是指合并方向上的索引出现重复。

在本例中即adata_1和adata_2中的adatas.obs_names(adata.obs.index)有重复。
来看看单个数据的obs.index:

adata_1.obs_names  #adata_1.obs.index
Index(['AAACCCAAGCTGTTAC-1', 'AAACCCAAGTTTCTTC-1', 'AAACCCACATGGGATG-1',
       'AAACCCAGTCTGTAGT-1', 'AAACCCATCACATTGG-1', 'AAACCCATCTCTGCCA-1',
       'AAACGAAAGAGTCGAC-1', 'AAACGAAAGCATTTCG-1', 'AAACGAAGTCCATAGT-1',
       'AAACGCTCACCCATAA-1',
       ...
       'TTTGGTTGTAAGCAAT-1', 'TTTGGTTGTAGCTTGT-1', 'TTTGGTTGTCACTCTC-1',
       'TTTGGTTTCTCCGAAA-1', 'TTTGTTGCAATTTCTC-1', 'TTTGTTGCACTAGTAC-1',
       'TTTGTTGCAGCTCATA-1', 'TTTGTTGGTCGACGCT-1', 'TTTGTTGTCCGTACGG-1',
       'TTTGTTGTCCTGGTCT-1'],
      dtype='object', length=5699)

可以看到未经处理的index默认就是每个细胞的barcode字符串

第一种可能:单个数据内部obs.index重复(因为index是单个实验的barcode,因此可能性比较小);
第二种可能:两个数据使用了相同的obs.index造成重复(两个实验的barcode重复,可能性比较大).

接下来依次排查解决。
解决方案:
首先,为排除第一种可能,对单个数据的obs_name进行make_unique,调用AnnData对象obs_names_make_unique函数:

data_1.obs_names_make_unique()
data_2.obs_names_make_unique()

再次进行数据合并:
adata = ad.concat(adata, merge = "same")
不再出现报错,问题解决。
但出现警告:

Observation names are not unique. To make them unique, call `.obs_names_make_unique`.

说明第二种可能性也发生了,即不同样本使用了相同的barcode,造成合并后index和细胞不一一对应。
为了区分不同样本的obs,在原先默认的obs.index上加上样本标记,例如:

adata_1.obs_names=['sub_CRC3-'+x for x in adata_1.obs_names]
adata_1.obs_names
Index(['sub_CRC3-AAACCCAAGCTGTTAC-1', 'sub_CRC3-AAACCCAAGTTTCTTC-1',
       'sub_CRC3-AAACCCACATGGGATG-1', 'sub_CRC3-AAACCCAGTCTGTAGT-1',
       'sub_CRC3-AAACCCATCACATTGG-1', 'sub_CRC3-AAACCCATCTCTGCCA-1',
       'sub_CRC3-AAACGAAAGAGTCGAC-1', 'sub_CRC3-AAACGAAAGCATTTCG-1',
       'sub_CRC3-AAACGAAGTCCATAGT-1', 'sub_CRC3-AAACGCTCACCCATAA-1',
       ...
       'sub_CRC3-TTTGGTTGTAAGCAAT-1', 'sub_CRC3-TTTGGTTGTAGCTTGT-1',
       'sub_CRC3-TTTGGTTGTCACTCTC-1', 'sub_CRC3-TTTGGTTTCTCCGAAA-1',
       'sub_CRC3-TTTGTTGCAATTTCTC-1', 'sub_CRC3-TTTGTTGCACTAGTAC-1',
       'sub_CRC3-TTTGTTGCAGCTCATA-1', 'sub_CRC3-TTTGTTGGTCGACGCT-1',
       'sub_CRC3-TTTGTTGTCCGTACGG-1', 'sub_CRC3-TTTGTTGTCCTGGTCT-1'],
      dtype='object', length=5699)

在adata_1的obs_names字符串前加上用来样本名称“sub_CRC3”,用来在后续整合分析中区分各样本。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 217,509评论 6 504
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,806评论 3 394
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,875评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,441评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,488评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,365评论 1 302
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,190评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,062评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,500评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,706评论 3 335
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,834评论 1 347
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,559评论 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,167评论 3 328
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,779评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,912评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,958评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,779评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容