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下面是每种基因集评分方法的原理介绍+代码示例，适用于R语言和Python两种主流生信分析环境。可以直接应用于单细胞转录组（scRNA-seq）数据分析中。
🔬 单细胞转录组基因集评分方法（附代码示例）
在单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析中，基因集评分（Gene Set Scoring）是一项关键任务，能帮助研究者识别细胞功能状态。本文介绍5种主流方法，并提供代码示例！
1️⃣ AUCell：基于AUC的基因集活性评分
📌 原理
- AUCell 使用 AUC（Area Under the Curve） 来计算基因集在单细胞数据中的活跃度。
- 不依赖数据标准化，适用于异质性较高的数据集。
💻 R 代码示例
# 1. 加载必要的包
library(AUCell)
library(SingleCellExperiment)# 2. 读取表达矩阵（假设 scRNA-seq 数据已转换为 SingleCellExperiment）
exprMatrix <- assay(sce, "counts") # 取 count 数据# 3. 定义基因集
geneSet <- list(MyGeneSet = c("CD8A", "GZMB", "PRF1")) # 以T细胞毒性相关基因为例# 4. 计算 AUC 分数
cells_rankings <- AUCell_buildRankings(exprMatrix, nCores = 1)
cells_AUC <- AUCell_calcAUC(geneSet, cells_rankings)# 5. 可视化结果
AUCell_plot(cells_AUC)
✅ 适用场景：适合用于检测高度活跃的基因集，例如肿瘤浸润T细胞的活化情况。
2️⃣ ssGSEA：单样本基因集富集分析
📌 原理
- 扩展自 GSEA，可计算每个样本的基因集富集得分。
- 适用于大规模数据，计算速度快，但受数据分布影响较大。
💻 R 代码示例
library(GSVA)
library(GSEABase)# 1. 读取数据
exprMatrix <- as.matrix(assay(sce, "logcounts")) # 取 log-normalized 数据# 2. 定义基因集
geneSet <- GeneSet(setName = "T_Cell_Activation",geneIds = c("CD69", "IL2", "IFNG"),geneIdType = SymbolIdentifier())# 3. 运行 ssGSEA
ssgsea_scores <- gsva(exprMatrix, list(T_Cell_Activation = geneSet), method = "ssgsea")# 4. 绘制热图
heatmap(ssgsea_scores)
✅ 适用场景：适用于大规模数据分析，如免疫细胞功能状态的评估。
3️⃣ VAM：方差调整的马氏距离计算
📌 原理
- 通过方差调整（Variance Adjustment）计算基因集活跃度，减少数据噪音的影响。
- 适用于跨数据集分析，避免数据归一化带来的误差。
💻 Python 代码示例
import vam
import scanpy as sc# 1. 读取数据
adata = sc.read_h5ad("single_cell_data.h5ad")# 2. 定义基因集
gene_set = ["CD3D", "CD3E", "CD3G"] # 例：T 细胞相关基因# 3. 计算 VAM 得分
vam_scores = vam.calculate_vam_score(adata, gene_set)# 4. 将得分存入 AnnData
adata.obs["VAM_score"] = vam_scores# 5. 可视化
sc.pl.umap(adata, color="VAM_score")
✅ 适用场景：适合用于跨数据集比较，如不同队列的免疫特征对比。
4️⃣ UCell：基于秩和得分的评分方法
📌 原理
- 采用 Spearman 秩和统计 方法计算基因集的活跃度。
- 计算效率高，适用于大规模单细胞数据。
💻 R 代码示例
library(UCell)
library(Seurat)# 1. 读取 Seurat 数据
sce <- readRDS("single_cell_seurat.rds")# 2. 定义基因集
geneSet <- c("GATA3", "TBX21", "IL4") # 例：Th1/Th2 相关基因# 3. 计算 UCell 评分
sce <- AddModuleScore_UCell(sce, features = list(Th1_Th2 = geneSet), name = "UCell")# 4. 可视化
FeaturePlot(sce, features = "UCell_Th1_Th2")
✅ 适用场景：适合大样本量数据，如全转录组水平的功能分析。
5️⃣ Seurat AddModuleScore：Seurat环境下的简单评分方法
📌 原理
- 计算目标基因集的表达均值，并与背景基因对比。
- 适用于 Seurat 分析框架，但受批次效应影响较大。
💻 R 代码示例
library(Seurat)# 1. 读取 Seurat 数据
sce <- readRDS("seurat_obj.rds")# 2. 定义基因集
geneSet <- list(MyGeneSet = c("CCL5", "CXCL10", "GZMB")) # 例：T 细胞趋化因子# 3. 计算模块得分
sce <- AddModuleScore(sce, features = geneSet, name = "MyGeneSet_Score")# 4. 可视化
FeaturePlot(sce, features = "MyGeneSet_Score1")
✅ 适用场景：适合Seurat 分析，如特定细胞亚群功能状态的评估。
🔍 方法对比总结
| 方法 | 计算方式 | 是否需标准化 | 计算效率 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| AUCell | AUC 排序 | 否 | 中等 | 适用于高异质性数据 |
| ssGSEA | 积分计算 | 是 | 快 | 适用于大规模数据分析 |
| VAM | 方差调整马氏距离 | 否 | 中等 | 适用于跨数据集分析 |
| UCell | Spearman 秩和 | 否 | 快 | 适用于大规模数据 |
| Seurat AddModuleScore | 均值计算 | 是 | 快 | 适用于 Seurat 框架 |
📝 结论：如何选择最佳方法？
- 研究细胞功能状态 → 试试 AUCell 或 ssGSEA！
- 想分析大规模数据？ → UCell 是你的最佳选择！
- 在 Seurat 里工作？ → Seurat AddModuleScore 是最简单的方法！
- 想减少批次效应影响？ → 选择 VAM！