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python单细胞流程-数据整合

  • 2026-10-11 05:51:52
python单细胞流程-数据整合

为什么要进行数据整合？

在单样本流程中，数据通常来自同一个 library。经过质控、归一化、高变基因选择、降维、聚类和注释后，可以得到一个相对完整的分析结果。

真实项目中更常见的情况是多个样本共同分析。例如：

样本 1：control / donor1 / batch1
样本 2：control / donor2 / batch1
样本 3：disease / donor3 / batch2
样本 4：disease / donor4 / batch2

如果直接合并所有细胞后做 PCA 和 UMAP，细胞之间的差异可能同时包含两部分信息：

  1. 真实生物学差异：细胞类型、细胞状态、疾病或处理效应。
  2. 技术差异：建库批次、测序深度、样本处理、10X chemistry 或测序 lane。

数据整合（data integration）或批次校正（batch correction）的目的，是在共同分析多个样本时减弱不希望保留的技术差异，同时尽量保留真实的生物学结构。

需要注意的是，整合不是为了把所有样本强行混在一起。好的整合结果应该是：

同一细胞类型内部，不同样本适度混合
不同细胞类型或真实状态之间，仍然清楚分开

如果整合后 UMAP 很漂亮，但 marker gene 变得模糊、疾病特异状态消失、稀有细胞群被合并掉，反而可能是过度整合。

数据整合在流程中的位置

单样本基础流程是：

-> 数据清洗与质控
-> 数据归一化
-> 高变基因选择
-> 降维
-> 聚类
-> 注释

多样本项目中，需要先把每个样本读入并完成基础质控，再合并到同一个 AnnData 对象。整合通常发生在构建最终邻居图和聚类之前：

-> 每个样本单独读取
-> 每个样本基础 QC
-> 合并 AnnData
-> 数据归一化
-> 高变基因选择
-> PCA
-> 数据整合
-> 基于整合后的表示构建邻居图
-> UMAP / Leiden 聚类
-> marker gene 和细胞类型注释

其中，“合并 AnnData”是多样本分析的准备步骤。它只是把多个样本的细胞按行拼接到同一个 adata 中，同时在 adata.obs 中保留每个细胞对应的 sample、donor、batch 和 condition 信息。

PCA 本身只是在高变基因表达矩阵上得到一个初始低维空间，并不会自动去除批次效应。如果批次效应很强，前几个 PC 可能主要反映样本或批次差异。Harmony 会在 PCA 空间中进一步校正批次；scVI 则使用原始 counts 和 batch 信息学习新的 latent representation。

整合后的低维表示主要用于：

  • 构建邻居图。
  • UMAP 可视化。
  • Leiden 聚类。
  • 共同细胞结构识别。
  • 参考映射或 label transfer。

条件间差异表达、pseudobulk 或严格的统计比较不应直接使用整合后的 embedding。更稳妥的做法是保留原始 counts，并在后续使用 pseudobulk 或能处理样本重复的统计模型。

整合表示：用于找结构
原始 counts：用于做统计比较

本节示例数据

数据集：

https://www.10xgenomics.com/datasets/60k_Human_TotalSeqB_hashing_3p_gem-x

60k Human PBMCs Stained with 8 TotalSeq-B Human Hashtags
Donor 1-4, 4 samples

数据结构：

  • 物种：human。
  • 样本：4 个 PBMC donor。
  • 疾病状态：4 个 donor 均为 diseased human donors。
  • 技术：Chromium GEM-X Single Cell 3'。
  • Feature Barcode：TotalSeq-B human hashtag。
  • 输入矩阵：Cell Ranger count 输出的 per-sample filtered feature-barcode HDF5。

每个 donor 下载同一类文件：

Gene Expression - Feature / cell matrix HDF5 (per-sample)

下载完成后，本节需要 4 个 .h5 文件：

Donor1: *_Human_Donor1_*_count_sample_filtered_feature_bc_matrix.h5
Donor2: *_Human_Donor2_*_count_sample_filtered_feature_bc_matrix.h5
Donor3: *_Human_Donor3_*_count_sample_filtered_feature_bc_matrix.h5
Donor4: *_Human_Donor4_*_count_sample_filtered_feature_bc_matrix.h5

这里使用的是已经拆分好的 per-sample 矩阵，不再从 raw multiplex matrix 重新做 hashtag demultiplexing。TotalSeq-B hashtag 用于样本标记，不等同于 TBNK antibody cocktail 这类细胞表面蛋白 panel。

加载库

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import scanpy as sc
import anndata as ad
import harmonypy as hm  # Harmony

准备样本信息表

多样本分析中，样本信息应单独整理成表格，并写入 adata.obs。后续整合、分组统计和结果解释都依赖这些字段。

project_dir = "/home/data/t090639/project/pbmc_60k"
data_dir = f"{project_dir}/data"
processed_dir = f"{project_dir}/processed"

os.makedirs(processed_dir, exist_ok=True)

建立样本信息表：

sample_metadata = pd.DataFrame({
"sample": ["Donor1", "Donor2", "Donor3", "Donor4"],
"path": [
f"{data_dir}/60k_Human_TotalSeqB_hashing_3p_gem-x_Human_Donor1_PBMC_TotalSeqB_hashing_3p_gem-x_count_sample_filtered_feature_bc_matrix.h5",
f"{data_dir}/60k_Human_TotalSeqB_hashing_3p_gem-x_Human_Donor2_PBMC_TotalSeqB_hashing_3p_gem-x_count_sample_filtered_feature_bc_matrix.h5",
f"{data_dir}/60k_Human_TotalSeqB_hashing_3p_gem-x_Human_Donor3_PBMC_TotalSeqB_hashing_3p_gem-x_count_sample_filtered_feature_bc_matrix.h5",
f"{data_dir}/60k_Human_TotalSeqB_hashing_3p_gem-x_Human_Donor4_PBMC_TotalSeqB_hashing_3p_gem-x_count_sample_filtered_feature_bc_matrix.h5",
    ],
"donor": ["Donor1", "Donor2", "Donor3", "Donor4"],
"condition": ["diseased", "diseased", "diseased", "diseased"],
"batch": ["Donor1", "Donor2", "Donor3", "Donor4"],
"chemistry": ["GEM-X_3p", "GEM-X_3p", "GEM-X_3p", "GEM-X_3p"],
"feature_barcode": ["TotalSeq-B_hashtag"] * 4,
})

sample_metadata

检查文件路径：

sample_metadata["path"]

读取每个样本

本节只使用 Gene Expression 矩阵做 RNA 数据整合。10X HDF5 文件可以直接用 sc.read_10x_h5() 读取；gex_only=True 表示只保留 Gene Expression feature。

如果设置 gex_only=False，同一个 feature-barcode HDF5 中的其他 feature type 也会一起读入，例如 Antibody Capture、CRISPR Guide Capture 或 Custom。本数据集的 TotalSeq-B hashtag 属于 Feature Barcode 信息，但本节只做 RNA 整合，因此保持 gex_only=True。

metadata_cols = ["sample", "donor", "condition", "batch", "chemistry", "feature_barcode"]
adata_list = []

for _, row in sample_metadata.iterrows():
    adata_i = sc.read_10x_h5(row["path"], gex_only=True)
    adata_i.var_names_make_unique()

for col in metadata_cols:
        adata_i.obs[col] = row[col]

    adata_i.obs_names = [
f"{row['sample']}_{barcode}"
for barcode in adata_i.obs_names
    ]

    adata_i.layers["counts"] = adata_i.X.copy()
    adata_list.append(adata_i)

如果读入时提示 Variable names are not unique，通常是因为少数基因 symbol 重名。这里的 adata_i.var_names_make_unique() 会在基因名后自动添加后缀，使其变成唯一名称，不影响后续分析。

查看每个对象：

for adata_i in adata_list:
    print(
        adata_i.obs["sample"].iloc[0],
        adata_i.shape
    )

如果后续需要分析 hashtag feature 或 ADT protein feature，可以把 gex_only 改成 False，再单独提取非 Gene Expression feature。本节只做 RNA 数据整合，因此保持 gex_only=True。

每个样本基础 QC

多样本数据应先在每个样本内部做基础 QC，再合并。这样可以避免某个低质量样本在合并后被整体分布掩盖。

计算每个样本的 QC 指标：

for adata_i in adata_list:
    adata_i.var["mt"] = adata_i.var_names.str.startswith("MT-")
    adata_i.var["ribo"] = adata_i.var_names.str.startswith(("RPS", "RPL"))
    adata_i.var["hb"] = adata_i.var_names.str.contains(r"^HB[ABDEGMQZ]\d*(?!\w)")

    sc.pp.calculate_qc_metrics(
        adata_i,
        qc_vars=["mt", "ribo", "hb"],
        percent_top=[20],
        log1p=True,
        inplace=True
    )

整理每个样本的 QC 概览：

qc_cols = [
"total_counts",
"n_genes_by_counts",
"pct_counts_mt",
"pct_counts_ribo",
"pct_counts_hb",
]

qc_summary = pd.concat([
    adata_i.obs[qc_cols]
    .assign(sample=adata_i.obs["sample"].iloc[0])
    .groupby("sample", observed=True)
    .median()
for adata_i in adata_list
])

qc_summary

可视化每个样本的基础 QC 分布：

for adata_i in adata_list:
    print(adata_i.obs["sample"].iloc[0])
    sc.pl.violin(
        adata_i,
        ["n_genes_by_counts", "total_counts", "pct_counts_mt"],
        jitter=0.4,
        multi_panel=True
    )

根据 PBMC 数据的常见分布，先使用相对宽松的过滤标准：

min_genes = 200
max_genes = 6000
max_mt = 15

filtered_list = []

for adata_i in adata_list:
    adata_i = adata_i[
        (adata_i.obs["n_genes_by_counts"] >= min_genes)
        & (adata_i.obs["n_genes_by_counts"] <= max_genes)
        & (adata_i.obs["pct_counts_mt"] < max_mt)
    ].copy()

    filtered_list.append(adata_i)

adata_list = filtered_list

这里的阈值只是 PBMC 示例数据的起点。实际项目中，应先看每个样本自己的 QC 分布，再决定过滤标准。对于肿瘤、组织样本、冷冻样本或 snRNA-seq，pct_counts_mt 和 n_genes_by_counts 的阈值都不应直接照搬。

合并 AnnData 对象

完成单样本基础 QC 后，将 4 个样本合并到同一个 AnnData 对象中。

adata = ad.concat(
    adata_list,
    join="outer",
    index_unique=None,
    merge="same"
)

adata

检查合并结果：

print(adata.shape)
print(adata.obs_names.is_unique)
adata.obs[["sample", "donor", "condition", "batch", "chemistry"]].head()

查看每个样本保留下来的细胞数：

adata.obs["sample"].value_counts().sort_index()

查看样本和分组关系：

pd.crosstab(adata.obs["sample"], adata.obs["condition"])

本示例的 4 个 donor 都来自 diseased human donors，因此不用于演示病例/对照差异分析。实际病例/对照项目中，应特别检查 batch 和 condition 是否完全混淆。

pd.crosstab(adata.obs["batch"], adata.obs["condition"])

如果出现某个 batch 全部是 control、另一个 batch 全部是 disease，说明技术批次和研究分组完全重叠。此时整合可以用于探索共同细胞类型，但不能可靠地区分技术差异和疾病差异。

保存合并后的对象：

merged_out = f"{processed_dir}/08_pbmc_60k_merged_qc.h5ad"

adata.write_h5ad(merged_out)

归一化和高变基因选择

读取合并后的对象：

adata = sc.read_h5ad(merged_out)
adata

执行 Log(CP10k+1) 归一化：

sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4)
sc.pp.log1p(adata)

保存完整的 Log(CP10k+1) 表达矩阵：

adata.raw = adata.copy()

多样本数据做高变基因选择时，建议指定 batch_key="batch"。这样可以优先选择在多个样本中稳定变异的基因，减少只由单个样本驱动的高变基因。

sc.pp.highly_variable_genes(
    adata,
    n_top_genes=3000,
    flavor="seurat",
    batch_key="batch"
)

查看高变基因结果：

adata.var["highly_variable"].value_counts()
sc.pl.highly_variable_genes(adata)

只保留高变基因用于 PCA 和整合：

adata = adata[:, adata.var["highly_variable"]].copy()
adata

这里不会影响 adata.raw。后续 marker gene 可视化仍然可以从 adata.raw 中读取完整的 Log(CP10k+1) 表达矩阵。

保存：

hvg_out = f"{processed_dir}/09_pbmc_60k_normalized_hvg.h5ad"

adata.write_h5ad(hvg_out)

PCA 和未整合结果

数据整合前，应先建立一个未整合 baseline。这样后面才能判断整合是否真正改善了 batch effect。

adata = sc.read_h5ad(hvg_out)
adata

Scaling：

sc.pp.scale(adata, max_value=10)

PCA：

sc.pp.pca(
    adata,
    n_comps=50,
    svd_solver="arpack",
    random_state=0
)

查看 PCA 是否被样本或 QC 指标驱动：

plot_cols = [
"total_counts",
"n_genes_by_counts",
"pct_counts_mt",
"sample",
"batch",
"condition",
]

sc.pl.pca(
    adata,
    color=plot_cols,
    ncols=3
)

选择 PC 数：

sc.pl.pca_variance_ratio(adata, n_pcs=50, log=True)
n_pcs = 30

构建未整合邻居图：

sc.pp.neighbors(
    adata,
    n_neighbors=15,
    n_pcs=n_pcs,
    random_state=0
)

运行 UMAP：

sc.tl.umap(
    adata,
    min_dist=0.3,
    spread=1.0,
    random_state=0
)

运行 Leiden 聚类：

sc.tl.leiden(
    adata,
    resolution=0.5,
    key_added="leiden_res0_5",
    flavor="igraph",
    n_iterations=2,
    random_state=0
)

查看未整合结果：

sc.pl.umap(
    adata,
    color=["sample", "batch", "condition", "leiden_res0_5"],
    ncols=2
)

如果 UMAP 主要按 sample 或 batch 分开，而不是按细胞类型 marker 分开，说明需要进一步整合。

查看 PBMC 常见 marker：

marker_genes = ["MS4A1", "CD3D", "CD8A", "LYZ", "NKG7", "PPBP"]

sc.pl.umap(
    adata,
    color=marker_genes,
    use_raw=True,
    ncols=3,
    vmax="p99"
)

保存未整合 baseline：

baseline_out = f"{processed_dir}/10_pbmc_60k_preintegration_baseline.h5ad"

adata.write_h5ad(baseline_out)

Harmony 整合

Harmony 在 PCA 空间中校正 batch effect，不直接修改表达矩阵。

adata_harmony = sc.read_h5ad(baseline_out)

运行 Harmony：

harmony_out = hm.run_harmony(
    adata_harmony.obsm["X_pca"],
    adata_harmony.obs,
"batch",
    random_state=0
)

adata_harmony.obsm["X_pca_harmony"] = np.asarray(harmony_out.Z_corr)

如果需要同时校正多个技术变量，可以把 key 写成列表：

# harmony_keys = ["batch", "chemistry"]

# harmony_out = hm.run_harmony(
#     adata_harmony.obsm["X_pca"],
#     adata_harmony.obs,
#     harmony_keys,
#     random_state=0
# )

# adata_harmony.obsm["X_pca_harmony"] = np.asarray(harmony_out.Z_corr)

不要把研究分组直接放进 harmony_keys。例如病例/对照、处理组/对照组、时间点等通常是后续要解释的生物学变量，不应作为 Harmony 要去除的 batch。

Harmony 的结果保存在：

adata_harmony.obsm["X_pca_harmony"].shape

基于 Harmony embedding 重新构建邻居图：

sc.pp.neighbors(
    adata_harmony,
    n_neighbors=15,
    use_rep="X_pca_harmony",
    random_state=0
)

重新运行 UMAP：

sc.tl.umap(
    adata_harmony,
    min_dist=0.3,
    spread=1.0,
    random_state=0
)

重新运行 Leiden：

sc.tl.leiden(
    adata_harmony,
    resolution=0.5,
    key_added="harmony_leiden_res0_5",
    flavor="igraph",
    n_iterations=2,
    random_state=0
)

查看 Harmony 整合结果：

sc.pl.umap(
    adata_harmony,
    color=["sample", "batch", "condition", "harmony_leiden_res0_5"],
    ncols=2
)

查看 marker gene 是否仍然清楚：

marker_genes = ["MS4A1", "CD3D", "CD8A", "LYZ", "NKG7", "PPBP"]

sc.pl.umap(
    adata_harmony,
    color=marker_genes,
    use_raw=True,
    ncols=3,
    vmax="p99"
)

保存 Harmony 结果：

adata_harmony.uns["integration_method"] = "Harmony"
adata_harmony.uns["integration_representation"] = "X_pca_harmony"
adata_harmony.uns["integration_batch_key"] = "batch"

harmony_out = f"{processed_dir}/11_pbmc_60k_harmony_integrated.h5ad"

adata_harmony.write_h5ad(harmony_out)

Harmony 适合大多数同平台多样本项目。它速度快、结果直观，并且不会覆盖原始表达矩阵。

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