Spatial mapping of cell types across the mouse brain (1/3) - estimating reference expression signatures of cell types¶
This notebook demonstrates how to use the cell2location model for mapping a single cell reference cell types onto a spatial transcriptomic dataset. Here, we use a 10X single nucleus RNA-sequencing (snRNAseq) and Visium spatial transcriptomic data generated from adjacent tissue sections of the mouse brain (Kleshchevnikov et al., BioRxiv 2020).
Cell2location is a Bayesian model that integrates single-cell RNA-seq (scRNA-seq) and multi-cell spatial transcriptomics to efficiently map large and comprehensive cell type references (Fig 1).
*Figure 1.* Overview of the spatial mapping approach and the workflow which are enabled by cell2location. From left to right: Single-cell RNA-seq and spatial transcriptomics profiles are generated from the same tissue (1). Cell2location takes reference cell type signatures derived from scRNA-seq and spatial transcriptomics data as input (2, 3). The model then decomposes spatially resolved multi-cell RNA counts matrices into the reference signatures, thereby establishing a spatial mapping
of cell types (4).
In the first step covered by this notebook (#2 in Fig 1), we estimate reference cell type signatures from scRNA-seq profiles, for example as obtained using conventional clustering to identify cell types and subpopulations followed by estimation of average cluster gene expression profiles (Suppl. Methods, Section 2, Fig S1). Cell2location implements this estimation step based on Negative Binomial regression, which allows to robustly combine data across technologies and batches (Suppl. Methods, Section 2).
Outline¶
The **cell2location** workflow consists of three sections:
Estimating reference expression signatures of cell types (1/3, this notebook):
Spatially mapping cell types (2/3)
Results and downstream analysis (3/3)
Loading packages¶
First, we need to load the relevant packages. Regression model for estimating expression signatures of cell types cell2location is written in pytorch. While the package works on both GPU and CPU, using the GPU shortens the computation time by ~8 times to just a few minutes.
[1]:
import sys
import scanpy as sc
import anndata
import pandas as pd
import numpy as np
import os
data_type = 'float32'
import cell2location
import matplotlib as mpl
from matplotlib import rcParams
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# silence scanpy that prints a lot of warnings
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
1. Loading single cell reference data¶
In this tutorial, we use a paired Visium and snRNAseq reference dataset of the mouse brain (i.e. generated from adjacent tissue sections). This datasets consists of cells coming from 3 sections from 2 mice each. We have annotated 59 cell neuronal and glial populations across multiple brain regions, including 10 subtypes of regional astrocytes.
First we need to load the data from our data portal:
[2]:
sc_data_folder = './data/'
results_folder = './results/mouse_brain_snrna/'
[3]:
if os.path.exists(sc_data_folder) is not True:
os.mkdir(sc_data_folder)
os.system(f'cd {sc_data_folder} && wget https://cell2location.cog.sanger.ac.uk/tutorial/mouse_brain_snrna/all_cells_20200625.h5ad')
os.system(f'cd {sc_data_folder} && wget https://cell2location.cog.sanger.ac.uk/tutorial/mouse_brain_snrna/snRNA_annotation_astro_subtypes_refined59_20200823.csv')
if os.path.exists(results_folder) is not True:
os.mkdir('./results')
os.mkdir(results_folder)
--2021-08-22 09:02:30-- https://cell2location.cog.sanger.ac.uk/tutorial/mouse_brain_snrna/all_cells_20200625.h5ad
Resolving wwwcache.sanger.ac.uk (wwwcache.sanger.ac.uk)... 172.30.152.200
Connecting to wwwcache.sanger.ac.uk (wwwcache.sanger.ac.uk)|172.30.152.200|:3128... connected.
Proxy request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 732127109 (698M) [application/octet-stream]
Saving to: ‘all_cells_20200625.h5ad.7’
0K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 68.0M 10s
50K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 22.1M 21s
100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 35.6M 21s
150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 36.0M 20s
200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 75.8M 18s
250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 32.1M 19s
300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 24.3M 20s
350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 35.5M 20s
400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 74.3M 19s
450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 43.6M 19s
500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 67.3M 18s
550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 60.4M 17s
600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 138M 16s
650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 58.6M 16s
700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 65.3M 16s
750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 116M 15s
800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 76.5M 15s
850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 120M 14s
900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 110M 14s
950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 104M 13s
1000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 121M 13s
1050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 114M 13s
1100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 115M 12s
1150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 34.9M 13s
1200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 123M 12s
1250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 46.5M 13s
1300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 121M 12s
1350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 115M 12s
1400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 33.8M 12s
1450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 113M 12s
1500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 114M 12s
1550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 96.7M 12s
1600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 34.6M 12s
1650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 115M 12s
1700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 111M 12s
1750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 98.2M 12s
1800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 31.9M 12s
1850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 121M 12s
1900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 118M 12s
1950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 48.3M 12s
2000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 58.0M 12s
2050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 109M 12s
2100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 39.4M 12s
2150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 165M 12s
2200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 17.6M 12s
2250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 183M 12s
2300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 33.7M 12s
2350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 25.8M 12s
2400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 172M 12s
2450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 17.6M 13s
2500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 204M 13s
2550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 205M 12s
2600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 14.3M 13s
2650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 226M 13s
2700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 212M 13s
2750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 15.0M 13s
2800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 194M 13s
2850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 206M 13s
2900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 159M 13s
2950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 13.9M 14s
3000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 187M 13s
3050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 186M 13s
3100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 201M 13s
3150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 12.0M 14s
3200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 196M 14s
3250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 197M 13s
3300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 15.1M 14s
3350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 170M 14s
3400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 219M 14s
3450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 218M 13s
3500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 14.5M 14s
3550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 173M 14s
3600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 222M 14s
3650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 218M 14s
3700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 18.1M 14s
3750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 136M 14s
3800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 207M 14s
3850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 210M 13s
3900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 215M 13s
3950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 18.2M 14s
4000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 206M 14s
4050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 175M 13s
4100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 200M 13s
4150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 19.5M 14s
4200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 194M 13s
4250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 212M 13s
4300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 205M 13s
4350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 177M 13s
4400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 16.9M 13s
4450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 233M 13s
4500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 234M 13s
4550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 206M 13s
4600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 238M 13s
4650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 16.2M 13s
4700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 233M 13s
4750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 194M 13s
4800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 236M 13s
4850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 237M 13s
4900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 15.5M 13s
4950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 167M 13s
5000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 233M 13s
5050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 231M 13s
5100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 220M 13s
5150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 166M 13s
5200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 15.7M 13s
5250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 227M 13s
5300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 151M 13s
5350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 205M 13s
5400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 239M 13s
5450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 183M 13s
5500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 15.6M 13s
5550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 147M 13s
5600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 216M 13s
5650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 193M 13s
5700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 183M 13s
5750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 165M 12s
5800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 17.8M 13s
5850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 170M 13s
5900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 110M 13s
5950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 146M 12s
6000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 174M 12s
6050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 181M 12s
6100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 17.0M 13s
6150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 149M 13s
6200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 178M 12s
6250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 94.7M 12s
6300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 176M 12s
6350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 144M 12s
6400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 152M 12s
6450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 21.6M 12s
6500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 133M 12s
6550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 126M 12s
6600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 129M 12s
6650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 142M 12s
6700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 142M 12s
6750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 115M 12s
6800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 19.8M 12s
6850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 187M 12s
6900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 195M 12s
6950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 170M 12s
7000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 95.0M 12s
7050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 195M 12s
7100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 199M 12s
7150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 15.2M 12s
7200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 188M 12s
7250K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 195M 12s
7300K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 195M 12s
7350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 179M 12s
7400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 88.0M 12s
7450K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 180M 12s
7500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 182M 12s
7550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 20.7M 12s
7600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 181M 12s
7650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 188M 12s
7700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 184M 12s
7750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 168M 12s
7800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 84.9M 12s
7850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 181M 12s
7900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 182M 12s
7950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 14.4M 12s
8000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 185M 12s
8050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 181M 12s
8100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 186M 12s
8150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 168M 12s
8200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 60.2M 12s
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8350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 48.7M 11s
8400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 124M 11s
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8500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 124M 11s
8550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 102M 11s
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8700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 126M 11s
8750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 101M 11s
8800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 112M 11s
8850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 108M 11s
8900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 112M 11s
8950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 77.6M 11s
9000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 111M 11s
9050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 114M 11s
9100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 131M 11s
9150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 85.1M 11s
9200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 118M 11s
9250K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 124M 11s
9300K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 89.5M 11s
9350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 131M 11s
9400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 121M 11s
9450K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 117M 11s
9500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 127M 11s
9550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 90.1M 11s
9600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 102M 11s
9650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 123M 11s
9700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 120M 11s
9750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 109M 11s
9800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 99.8M 11s
9850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 126M 11s
9900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 123M 11s
9950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 96.2M 11s
10000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 95.2M 11s
10050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 124M 11s
10100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 125M 11s
10150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 117M 11s
10200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 118M 11s
10250K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 119M 10s
10300K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 104M 10s
10350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 96.3M 10s
10400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 116M 10s
10450K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 115M 10s
10500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 123M 10s
10550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 98.1M 10s
10600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 127M 10s
10650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 114M 10s
10700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 116M 10s
10750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 85.3M 10s
10800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 115M 10s
10850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 133M 10s
10900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 118M 10s
10950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 101M 10s
11000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 131M 10s
11050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 99.4M 10s
11100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 136M 10s
11150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 94.1M 10s
11200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 108M 10s
11250K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 125M 10s
11300K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 105M 10s
11350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 105M 10s
11400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 138M 10s
11450K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 118M 10s
11500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 113M 10s
11550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 86.6M 10s
11600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 124M 10s
11650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 124M 10s
11700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 116M 10s
11750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 108M 10s
11800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 107M 10s
11850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 123M 10s
11900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 123M 10s
11950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 88.0M 10s
12000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 105M 10s
12050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 121M 10s
12100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 119M 10s
12150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 107M 10s
12200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 107M 10s
12250K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 119M 10s
12300K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 125M 10s
12350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 92.0M 10s
12400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 113M 10s
12450K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 106M 10s
12500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 122M 10s
12550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 119M 10s
12600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 107M 10s
12650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 122M 10s
12700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 104M 10s
12750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 97.4M 10s
12800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 123M 10s
12850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 117M 10s
12900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 111M 10s
12950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 102M 10s
13000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 121M 10s
13050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 117M 10s
13100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 111M 10s
13150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 87.0M 10s
13200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 121M 9s
13250K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 126M 9s
13300K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 115M 9s
13350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 108M 9s
13400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 106M 9s
13450K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 122M 9s
13500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 121M 9s
13550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 78.1M 9s
13600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 123M 9s
13650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 124M 9s
13700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 124M 9s
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13800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 109M 9s
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706750K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 255M 0s
706800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 212M 0s
706850K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 34.8M 0s
706900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 248M 0s
706950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 251M 0s
707000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 230M 0s
707050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 255M 0s
707100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 40.5M 0s
707150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 277M 0s
707200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 232M 0s
707250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 284M 0s
707300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 284M 0s
707350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 35.5M 0s
707400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 244M 0s
707450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 275M 0s
707500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 280M 0s
707550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 279M 0s
707600K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 30.5M 0s
707650K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 279M 0s
707700K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 279M 0s
707750K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 282M 0s
707800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 31.9M 0s
707850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 254M 0s
707900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 274M 0s
707950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 273M 0s
708000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 230M 0s
708050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 38.0M 0s
708100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 264M 0s
708150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 285M 0s
708200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 252M 0s
708250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 282M 0s
708300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 33.1M 0s
708350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 236M 0s
708400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 214M 0s
708450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 259M 0s
708500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 262M 0s
708550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.8M 0s
708600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 229M 0s
708650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 258M 0s
708700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 257M 0s
708750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 261M 0s
708800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.4M 0s
708850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 252M 0s
708900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 257M 0s
708950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 255M 0s
709000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 234M 0s
709050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 27.4M 0s
709100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 227M 0s
709150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 223M 0s
709200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 211M 0s
709250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 258M 0s
709300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 255M 0s
709350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 42.5M 0s
709400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 218M 0s
709450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 266M 0s
709500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 272M 0s
709550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 277M 0s
709600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 32.3M 0s
709650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 256M 0s
709700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 252M 0s
709750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 270M 0s
709800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 241M 0s
709850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 36.6M 0s
709900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 262M 0s
709950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 270M 0s
710000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 221M 0s
710050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 271M 0s
710100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 31.7M 0s
710150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 255M 0s
710200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 234M 0s
710250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 268M 0s
710300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 270M 0s
710350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.3M 0s
710400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 215M 0s
710450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 257M 0s
710500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 267M 0s
710550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 267M 0s
710600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 35.4M 0s
710650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 253M 0s
710700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 253M 0s
710750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 260M 0s
710800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.4M 0s
710850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 245M 0s
710900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 258M 0s
710950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 256M 0s
711000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 235M 0s
711050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 242M 0s
711100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 37.9M 0s
711150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 257M 0s
711200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 211M 0s
711250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 261M 0s
711300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 35.2M 0s
711350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 241M 0s
711400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 234M 0s
711450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 256M 0s
711500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 219M 0s
711550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 36.2M 0s
711600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 211M 0s
711650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 261M 0s
711700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 255M 0s
711750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 261M 0s
711800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.4M 0s
711850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 266M 0s
711900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 234M 0s
711950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 242M 0s
712000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 225M 0s
712050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 37.2M 0s
712100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 268M 0s
712150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 270M 0s
712200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 243M 0s
712250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 274M 0s
712300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.4M 0s
712350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 224M 0s
712400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 222M 0s
712450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 271M 0s
712500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 270M 0s
712550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 35.8M 0s
712600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 242M 0s
712650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 271M 0s
712700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 274M 0s
712750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 274M 0s
712800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.8M 0s
712850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 266M 0s
712900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 260M 0s
712950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 267M 0s
713000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 245M 0s
713050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 32.8M 0s
713100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 242M 0s
713150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 252M 0s
713200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 215M 0s
713250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 33.3M 0s
713300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 210M 0s
713350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 250M 0s
713400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 226M 0s
713450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 254M 0s
713500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 255M 0s
713550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 35.5M 0s
713600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 204M 0s
713650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 250M 0s
713700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 256M 0s
713750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 258M 0s
713800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 37.5M 0s
713850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 255M 0s
713900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 254M 0s
713950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 260M 0s
714000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.6M 0s
714050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 248M 0s
714100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 257M 0s
714150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 256M 0s
714200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 232M 0s
714250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 201M 0s
714300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 36.2M 0s
714350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 267M 0s
714400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 223M 0s
714450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 278M 0s
714500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 33.7M 0s
714550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 224M 0s
714600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 247M 0s
714650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 225M 0s
714700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 279M 0s
714750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 280M 0s
714800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 55.7M 0s
714850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 282M 0s
714900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 277M 0s
714950K .......... ....... 100% 320M=6.3s
2021-08-22 09:02:38 (110 MB/s) - ‘all_cells_20200625.h5ad.7’ saved [732127109/732127109]
--2021-08-22 09:02:38-- https://cell2location.cog.sanger.ac.uk/tutorial/mouse_brain_snrna/snRNA_annotation_astro_subtypes_refined59_20200823.csv
Resolving wwwcache.sanger.ac.uk (wwwcache.sanger.ac.uk)... 172.30.152.200
Connecting to wwwcache.sanger.ac.uk (wwwcache.sanger.ac.uk)|172.30.152.200|:3128... connected.
Proxy request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 1768168 (1.7M) [text/csv]
Saving to: ‘snRNA_annotation_astro_subtypes_refined59_20200823.csv.7’
0K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 70.1M 0s
50K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 40.0M 0s
100K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 42.0M 0s
150K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 110M 0s
200K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 41.6M 0s
250K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 112M 0s
300K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 39.0M 0s
350K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 119M 0s
400K .......... .......... .......... .......... .......... 26% 35.9M 0s
450K .......... .......... .......... .......... .......... 28% 38.8M 0s
500K .......... .......... .......... .......... .......... 31% 108M 0s
550K .......... .......... .......... .......... .......... 34% 115M 0s
600K .......... .......... .......... .......... .......... 37% 39.2M 0s
650K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 52.7M 0s
700K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 31.9M 0s
750K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 184M 0s
800K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 23.7M 0s
850K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 24.0M 0s
900K .......... .......... .......... .......... .......... 55% 182M 0s
950K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 60.3M 0s
1000K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 55.3M 0s
1050K .......... .......... .......... .......... .......... 63% 181M 0s
1100K .......... .......... .......... .......... .......... 66% 51.9M 0s
1150K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 160M 0s
1200K .......... .......... .......... .......... .......... 72% 48.9M 0s
1250K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 54.4M 0s
1300K .......... .......... .......... .......... .......... 78% 155M 0s
1350K .......... .......... .......... .......... .......... 81% 54.5M 0s
1400K .......... .......... .......... .......... .......... 83% 139M 0s
1450K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 51.8M 0s
1500K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 146M 0s
1550K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 162M 0s
1600K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 67.1M 0s
1650K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.12M 0s
1700K .......... .......... ...... 100% 171M=0.04s
2021-08-22 09:02:38 (38.8 MB/s) - ‘snRNA_annotation_astro_subtypes_refined59_20200823.csv.7’ saved [1768168/1768168]
Now, we load the pre-processed snRNAseq reference. Scanpy website has tutorials covering how to import other formats.
[4]:
## snRNA reference (raw counts)
adata_snrna_raw = anndata.read_h5ad(sc_data_folder + "all_cells_20200625.h5ad")
## Cell type annotations
labels = pd.read_csv(sc_data_folder + 'snRNA_annotation_astro_subtypes_refined59_20200823.csv', index_col=0)
Add cell type labels as columns in adata.obs
[5]:
labels = labels.reindex(index=adata_snrna_raw.obs_names)
adata_snrna_raw.obs[labels.columns] = labels
adata_snrna_raw = adata_snrna_raw[~adata_snrna_raw.obs['annotation_1'].isna(), :]
2. Reduce the number of genes by discarding lowly expressed genes¶
This is performed using 2 cut-off to remove as many lowly expressed genes as possible and yet avoid highly variable gene selection (HVG) which is prone to deleting markers of rare populations:
Include all genes expressed by at least 3% of cells (
cell_count_cutoff2)Include genes expressed by at least 0.05% of cells (
cell_count_cutoff) when they have high counts in non-zero cells (nonz_mean_cutoff)
We prefer this way of selecting genes because step 2 allows retaining genes expressed by rare cell populations but at high levels, whereas standard HVG selection methods can filter out such genes due to their low global mean and variance.
[6]:
# remove cells and genes with 0 counts everywhere
sc.pp.filter_cells(adata_snrna_raw, min_genes=1)
sc.pp.filter_genes(adata_snrna_raw, min_cells=1)
# calculate the mean of each gene across non-zero cells
adata_snrna_raw.var['n_cells'] = (adata_snrna_raw.X.toarray() > 0).sum(0)
adata_snrna_raw.var['nonz_mean'] = adata_snrna_raw.X.toarray().sum(0) / adata_snrna_raw.var['n_cells']
plt.hist2d(np.log10(adata_snrna_raw.var['nonz_mean']),
np.log10(adata_snrna_raw.var['n_cells']), bins=100,
norm=mpl.colors.LogNorm(),
range=[[0,0.5], [1,4.5]]);
nonz_mean_cutoff = np.log10(1.12) # cut off for expression in non-zero cells
cell_count_cutoff = np.log10(adata_snrna_raw.shape[0] * 0.0005) # cut off percentage for cells with higher expression
cell_count_cutoff2 = np.log10(adata_snrna_raw.shape[0] * 0.03)# cut off percentage for cells with small expression
plt.vlines(nonz_mean_cutoff, cell_count_cutoff, cell_count_cutoff2, color = 'orange');
plt.hlines(cell_count_cutoff, nonz_mean_cutoff, 1, color = 'orange');
plt.hlines(cell_count_cutoff2, 0, nonz_mean_cutoff, color = 'orange');
plt.xlabel('Mean count in cells with mRNA count > 0 (log10)');
plt.ylabel('Count of cells with mRNA count > 0 (log10)');
Trying to set attribute `.obs` of view, copying.
Show the number of selected cells and genes:
[7]:
adata_snrna_raw[:,(np.array(np.log10(adata_snrna_raw.var['nonz_mean']) > nonz_mean_cutoff)
| np.array(np.log10(adata_snrna_raw.var['n_cells']) > cell_count_cutoff2))
& np.array(np.log10(adata_snrna_raw.var['n_cells']) > cell_count_cutoff)].shape
[7]:
(40532, 12844)
Filter the object:
[8]:
# select genes based on mean expression in non-zero cells
adata_snrna_raw = adata_snrna_raw[:,(np.array(np.log10(adata_snrna_raw.var['nonz_mean']) > nonz_mean_cutoff)
| np.array(np.log10(adata_snrna_raw.var['n_cells']) > cell_count_cutoff2))
& np.array(np.log10(adata_snrna_raw.var['n_cells']) > cell_count_cutoff)
& np.array(~adata_snrna_raw.var['SYMBOL'].isna())]
Add counts matrix as adata.raw
[9]:
adata_snrna_raw.raw = adata_snrna_raw
3. Show UMAP of cells¶
We can examine the cell composition of our data by using a standard scanpy workflow to generate a UMAP representation of the single cell data.
[10]:
#########################
adata_snrna_raw.X = adata_snrna_raw.raw.X.copy()
sc.pp.log1p(adata_snrna_raw)
sc.pp.scale(adata_snrna_raw, max_value=10)
sc.tl.pca(adata_snrna_raw, svd_solver='arpack', n_comps=80, use_highly_variable=False)
# Plot total counts over PC to check whether PC is indeed associated with total counts
#sc.pl.pca_variance_ratio(adata_snrna_raw, log=True)
#sc.pl.pca(adata_snrna_raw, color=['total_counts'],
# components=['0,1', '2,3', '4,5', '6,7', '8,9', '10,11', '12,13'],
# color_map = 'RdPu', ncols = 3, legend_loc='on data',
# legend_fontsize=10, gene_symbols='SYMBOL')
# remove the first PC which explains large amount of variance in total UMI count (likely technical variation)
adata_snrna_raw.obsm['X_pca'] = adata_snrna_raw.obsm['X_pca'][:, 1:]
adata_snrna_raw.varm['PCs'] = adata_snrna_raw.varm['PCs'][:, 1:]
#########################
# Here BBKNN (https://github.com/Teichlab/bbknn) is used to align batches (10X experiments)
import bbknn
bbknn.bbknn(adata_snrna_raw, neighbors_within_batch = 3, batch_key = 'sample', n_pcs = 79)
sc.tl.umap(adata_snrna_raw, min_dist = 0.8, spread = 1.5)
#########################
adata_snrna_raw = adata_snrna_raw[adata_snrna_raw.obs['annotation_1'].argsort(),:]
[11]:
with mpl.rc_context({'figure.figsize': [10, 10],
'axes.facecolor': 'white'}):
sc.pl.umap(adata_snrna_raw, color=['annotation_1'], size=15,
color_map = 'RdPu', ncols = 1, legend_loc='on data',
legend_fontsize=10)
Trying to set attribute `.obs` of view, copying.
... storing 'annotation_1' as categorical
4. Estimating expression signatures¶
Brief description of the model¶
Model-based estimation of reference expression signatures of cell types :math:`g_{f,g}` using a regularised Negative Binomial regression. This model robustly derives reference expression signatures of cell types \(g_{f,g}\) using the data composed of multiple batches \(e=\{1..E\}\) and technologies \(t=\{1..T\}\). Adapting the assumptions of a range of computational methods for scRNA-seq, we assume that the expression count matrix follows a Negative Binomial distribution with unobserved expression levels (rates) \(\mu_{c,g}\) and a gene-specific over-dispersion \(\alpha_g\). We model \(\mu_{c,g}\) as a linear function of reference cell type signatures and technical effects: - \(e_e\) denotes a multiplicative global scaling parameter between experiments/batches \(e\) (e.g. differences in sequencing depth); - \(t_{t,g}\) accounts for multiplicative gene-specific difference in sensitivity between technologies; - \(b_{e,g}\) accounts for additive background shift of each gene in each experiment \(e\) (proxy for free-floating RNA).
help(cell2location.models.RegressionGeneBackgroundCoverageTorch)
Training the model¶
Here we show how to perform the training of this model wrapped into a singe pipeline function call, how to assess the quality of this model and extract reference signatures of cell types for use with cell2location:
[12]:
# Run the pipeline:
from cell2location import run_regression
r, adata_snrna_raw = run_regression(adata_snrna_raw, # input data object]
verbose=True, return_all=True,
train_args={
'covariate_col_names': ['annotation_1'], # column listing cell type annotation
'sample_name_col': 'sample', # column listing sample ID for each cell
# column listing technology, e.g. 3' vs 5',
# when integrating multiple single cell technologies corresponding
# model is automatically selected
'tech_name_col': None,
'stratify_cv': 'annotation_1', # stratify cross-validation by cell type annotation
'n_epochs': 100, 'minibatch_size': 1024, 'learning_rate': 0.01,
'use_cuda': True, # use GPU?
'train_proportion': 0.9, # proportion of cells in the training set (for cross-validation)
'l2_weight': True, # uses defaults for the model
'readable_var_name_col': 'SYMBOL', 'use_raw': True},
model_kwargs={}, # keep defaults
posterior_args={}, # keep defaults
export_args={'path': results_folder + 'regression_model/', # where to save results
'save_model': True, # save pytorch model?
'run_name_suffix': ''})
reg_mod = r['mod']
### Creating model ### - time 0.04 min
### Analysis name: RegressionGeneBackgroundCoverageTorch_65covariates_40532cells_12844genes
### Training model to determine n_epochs with CV ###
### Re-training model to stop before overfitting ###
### Evaluating parameters / sampling posterior ### - time 8.05 min
### Saving results ###
### Plotting results ###
### Done ### - time 9.2 min
Saved anndata object and the trained model object can be read later using:
reg_mod_name = 'RegressionGeneBackgroundCoverageTorch_65covariates_40532cells_12819genes'
reg_path = f'{results_folder}regression_model/{reg_mod_name}/'
## snRNAseq reference (raw counts)
adata_snrna_raw = sc.read(f'{reg_path}sc.h5ad')
## model
r = pickle.load(file = open(f'{reg_path}model_.p', "rb"))
reg_mod = r['mod']
Export reference expression signatures of cell types:
[13]:
# Export cell type expression signatures:
covariate_col_names = 'annotation_1'
inf_aver = adata_snrna_raw.raw.var.copy()
inf_aver = inf_aver.loc[:, [f'means_cov_effect_{covariate_col_names}_{i}' for i in adata_snrna_raw.obs[covariate_col_names].unique()]]
from re import sub
inf_aver.columns = [sub(f'means_cov_effect_{covariate_col_names}_{i}', '', i) for i in adata_snrna_raw.obs[covariate_col_names].unique()]
inf_aver = inf_aver.iloc[:, inf_aver.columns.argsort()]
# scale up by average sample scaling factor
inf_aver = inf_aver * adata_snrna_raw.uns['regression_mod']['post_sample_means']['sample_scaling'].mean()
Compare estimated signatures (y-axis) to analytically computed mean expression (x-axis):
[14]:
# compute mean expression of each gene in each cluster
aver = cell2location.cluster_averages.cluster_averages.get_cluster_averages(adata_snrna_raw, covariate_col_names)
aver = aver.loc[adata_snrna_raw.var_names, inf_aver.columns]
# compare estimated signatures (y-axis) to analytically computed mean expression (x-axis)
with mpl.rc_context({'figure.figsize': [5, 5]}):
plt.hist2d(np.log10(aver.values.flatten()+1), np.log10(inf_aver.values.flatten()+1),
bins=50, norm=mpl.colors.LogNorm());
plt.xlabel('Mean expression in each cluster');
plt.ylabel('Inferred expression in each cluster');
Evaluate whether estimated signatures are less correlated because the confounding sample background is now removed:
[15]:
# Look at how correlated are the signatures obtained by computing mean expression
with mpl.rc_context({'figure.figsize': [5, 5]}):
reg_mod.align_plot_stability(aver, aver, 'cluster_average', 'cluster_average', align=False)
# Look at how correlated are the signatures inferred by regression model - they should be less correlated than above
with mpl.rc_context({'figure.figsize': [5, 5]}):
reg_mod.align_plot_stability(inf_aver, inf_aver, 'inferred_signature', 'inferred_signature', align=False)
Compare cell count per experiment to estimated background (soup, free-floating RNA):
[16]:
# Examine how many mRNA per cell on average are background
sample_name_col = 'sample'
cell_count = adata_snrna_raw.obs[sample_name_col].value_counts()
cell_count.index = [f'means_sample_effect{sample_name_col}_{i}' for i in cell_count.index]
soup_amount = reg_mod.sample_effects.sum(0)
with mpl.rc_context({'figure.figsize': [5, 5]}):
plt.scatter(cell_count[soup_amount.index].values.flatten(),
soup_amount.values.flatten());
plt.xlabel('Cell count per sample'); # fraction of reads in cells
plt.ylabel('Inferred sum of sample effects');
Supply reference expression signatures to cell2location model (see next notebook):
# Use `inf_aver` for cell2location mapping:
cell2location.run_cell2location(sc_data=inf_aver, ...)
5. Additional quality control: removing technical effects and performing standard scanpy single cell analysis workflow¶
This allows to identify if the model successfully accounted for technical factor by checking whether removing contribution those factors from every single cell leads to merging of samples / batches, yet preserves well-separated cell types in the UMAP space.
[17]:
adata_snrna_raw_cor = adata_snrna_raw.copy()
del adata_snrna_raw_cor.uns['log1p']
adata_snrna_raw_cor.X = np.array(reg_mod.normalise(adata_snrna_raw_cor.raw.X.copy()))
sc.pp.log1p(adata_snrna_raw_cor)
sc.pp.scale(adata_snrna_raw_cor, max_value=10)
# when all RNA of a given gene are additive background this results in NaN after scaling
adata_snrna_raw_cor.X[np.isnan(adata_snrna_raw_cor.X)] = 0
sc.tl.pca(adata_snrna_raw_cor, svd_solver='arpack', n_comps=80, use_highly_variable=False)
adata_snrna_raw.obs['total_counts'] = np.array(adata_snrna_raw.raw.X.sum(1)).flatten()
adata_snrna_raw_cor.obs['total_counts'] = adata_snrna_raw.obs['total_counts'].values.copy()
sc.pl.pca(adata_snrna_raw_cor, color=['total_counts'],
components=['1,2'],
color_map = 'RdPu', ncols = 2, legend_loc='on data', vmax='p99.9',
legend_fontsize=10)
# remove the first PC which explains large amount of variance in total UMI count (likely technical variation)
adata_snrna_raw_cor.obsm['X_pca'] = adata_snrna_raw_cor.obsm['X_pca'][:, 1:]
adata_snrna_raw_cor.varm['PCs'] = adata_snrna_raw_cor.varm['PCs'][:, 1:]
# here we use standard neighbors function rather than bbknn
# to show that the regression model can merge batches / experiments
sc.pp.neighbors(adata_snrna_raw_cor, n_neighbors = 15, n_pcs = 79, metric='cosine')
sc.tl.umap(adata_snrna_raw_cor, min_dist = 0.8, spread = 1)
[18]:
with mpl.rc_context({'figure.figsize': [7, 7],
'axes.facecolor': 'white'}):
sc.pl.umap(adata_snrna_raw_cor, color=['annotation_1', 'sample', 'total_counts'],
color_map = 'RdPu', ncols = 1, size=13, #legend_loc='on data',
legend_fontsize=10, palette=sc.pl.palettes.default_102)
Modules and their versions used for this analysis
[19]:
import sys
for module in sys.modules:
try:
print(module,sys.modules[module].__version__)
except:
try:
if type(sys.modules[module].version) is str:
print(module,sys.modules[module].version)
else:
print(module,sys.modules[module].version())
except:
try:
print(module,sys.modules[module].VERSION)
except:
pass
sys 3.7.10 | packaged by conda-forge | (default, Feb 19 2021, 16:07:37)
[GCC 9.3.0]
ipykernel 6.2.0
ipykernel._version 6.2.0
json 2.0.9
re 2.2.1
ipython_genutils 0.2.0
ipython_genutils._version 0.2.0
zlib 1.0
platform 1.0.8
jupyter_client 6.1.12
jupyter_client._version 6.1.12
zmq 22.2.1
ctypes 1.1.0
_ctypes 1.1.0
zmq.backend.cython 40304
zmq.backend.cython.constants 40304
zmq.sugar 22.2.1
zmq.sugar.constants 40304
zmq.sugar.version 22.2.1
traitlets 5.0.5
traitlets._version 5.0.5
logging 0.5.1.2
argparse 1.1
jupyter_core 4.7.1
jupyter_core.version 4.7.1
tornado 6.1
colorama 0.4.4
_curses b'2.2'
IPython 7.26.0
IPython.core.release 7.26.0
IPython.core.crashhandler 7.26.0
pygments 2.10.0
pexpect 4.8.0
ptyprocess 0.7.0
decorator 5.0.9
pickleshare 0.7.5
backcall 0.2.0
sqlite3 2.6.0
sqlite3.dbapi2 2.6.0
_sqlite3 2.6.0
prompt_toolkit 3.0.19
wcwidth 0.2.5
jedi 0.18.0
parso 0.8.2
IPython.core.magics.code 7.26.0
urllib.request 3.7
dateutil 2.8.2
dateutil._version 2.8.2
six 1.16.0
decimal 1.70
_decimal 1.70
distutils 3.7.10
scanpy 1.8.1
scanpy._metadata 1.8.1
packaging 21.0
packaging.__about__ 21.0
importlib_metadata 1.7.0
csv 1.0
_csv 1.0
numpy 1.21.2
numpy.core 1.21.2
numpy.version 1.21.2
numpy.core._multiarray_umath 3.1
numpy.lib 1.21.2
numpy.linalg._umath_linalg 0.1.5
scipy 1.7.1
scipy.version 1.7.1
anndata 0.7.6
anndata._metadata 0.7.6
h5py 3.3.0
h5py.version 3.3.0
cached_property 1.5.2
natsort 7.1.1
pandas 1.3.2
pytz 2021.1
numexpr 2.7.3
numexpr.version 2.7.3
sinfo 0.3.1
stdlib_list v0.7.0
numba 0.53.1
yaml 5.4.1
llvmlite 0.36.0
pkg_resources._vendor.appdirs 1.4.3
pkg_resources.extern.appdirs 1.4.3
pkg_resources._vendor.packaging 20.4
pkg_resources._vendor.packaging.__about__ 20.4
pkg_resources.extern.packaging 20.4
pkg_resources._vendor.pyparsing 2.2.1
pkg_resources.extern.pyparsing 2.2.1
numba.misc.appdirs 1.4.1
sklearn 0.24.2
sklearn.base 0.24.2
joblib 1.0.1
joblib.externals.loky 2.9.0
joblib.externals.cloudpickle 1.6.0
scipy._lib.decorator 4.0.5
scipy.linalg._fblas b'$Revision: $'
scipy.linalg._flapack b'$Revision: $'
scipy.linalg._flinalg b'$Revision: $'
scipy.special.specfun b'$Revision: $'
scipy.ndimage 2.0
scipy.optimize.minpack2 b'$Revision: $'
scipy.sparse.linalg.isolve._iterative b'$Revision: $'
scipy.sparse.linalg.eigen.arpack._arpack b'$Revision: $'
scipy.optimize._lbfgsb b'$Revision: $'
scipy.optimize._cobyla b'$Revision: $'
scipy.optimize._slsqp b'$Revision: $'
scipy.optimize._minpack 1.10
scipy.optimize.__nnls b'$Revision: $'
scipy.linalg._interpolative b'$Revision: $'
scipy.integrate._odepack 1.9
scipy.integrate._quadpack 1.13
scipy.integrate._ode $Id$
scipy.integrate.vode b'$Revision: $'
scipy.integrate._dop b'$Revision: $'
scipy.integrate.lsoda b'$Revision: $'
scipy.interpolate._fitpack 1.7
scipy.interpolate.dfitpack b'$Revision: $'
scipy.stats.statlib b'$Revision: $'
scipy.stats.mvn b'$Revision: $'
sklearn.utils._joblib 1.0.1
leidenalg 0.8.7
igraph 0.9.6
texttable 1.6.4
igraph.version 0.9.6
leidenalg.version 0.8.7
louvain 0.7.0
matplotlib 3.4.3
PIL 8.3.1
PIL._version 8.3.1
PIL.Image 8.3.1
defusedxml 0.7.1
xml.etree.ElementTree 1.3.0
cffi 1.14.6
pyparsing 2.4.7
cycler 0.10.0
kiwisolver 1.3.1
tables 3.6.1
umap 0.5.1
_cffi_backend 1.14.6
pycparser 2.20
pycparser.ply 3.9
pycparser.ply.yacc 3.10
pycparser.ply.lex 3.10
pynndescent 0.5.4
theano 1.0.5
theano.version 1.0.5
mkl 2.4.0
scipy._lib._uarray 0.5.1+49.g4c3f1d7.scipy
scipy.signal.spline 0.2
plotnine 0.7.0
patsy 0.5.1
patsy.version 0.5.1
mizani 0.7.3
palettable 3.3.0
mizani.external.husl 4.0.3
statsmodels 0.12.2
statsmodels.api 0.12.2
statsmodels.__init__ 0.12.2
statsmodels.tools.web 0.12.2
pymc3 3.9.3
xarray 0.19.0
xarray.tutorial master
netCDF4 1.5.7
netCDF4._netCDF4 1.5.7
cftime 1.5.0
cftime._cftime 1.5.0
arviz 0.10.0
arviz.data.base 0.10.0
fastprogress 0.2.7
tqdm 4.62.1
tqdm.cli 4.62.1
tqdm.version 4.62.1
tqdm._dist_ver 4.62.1
ipywidgets 7.6.3
ipywidgets._version 7.6.3
torch 1.9.0+cu102
torch.version 1.9.0+cu102
tarfile 0.9.0
torch.cuda.nccl 2708
torch.backends.cudnn 7605
dill 0.3.4
seaborn 0.11.2
seaborn.external.husl 2.1.0
[ ]: