📝AUCell 流程笔记（GSE60361 小鼠脑示例）

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目标：基于 AUCell 对单细胞表达矩阵计算基因集打分，完成阈值探索、细胞指派与可视化；整理为可复用的脚本骨架。

0. 环境与依赖

  • R ≥ 4.2；建议使用 renv/conda 固定版本。
  • 主要包：AUCell, GSEABase, Matrix, data.table/readr, NMF, DT, Rtsne。
可选：evanverse 为自定义工具箱；如未安装，请按需注释相关行。

1. 数据读取与预处理

检查点
备注：对真实分析通常不建议随意抽样基因；此处为 vignette 演示。

2. 基因集（GeneSetCollection）准备

2.1 读取示例 GMT 并裁剪到当前矩阵基因名

2.2 追加自定义基因集

检查点

3. AUCell：两种常用调用方式

3.1 一步法（快捷）

3.2 两步法（可控）

buildRankings 会按每个细胞对基因表达排序，calcAUC 基于排名窗口计算 AUC。

4. 结果与阈值探索

4.1 每个细胞的基因数（非零表达）

4.2 阈值探索与指派

4.3 汇总细胞指派矩阵与展示

5. t-SNE / 低维可视化与着色

5.1 计算 t-SNE（或直接加载示例坐标）

5.2 按 AUC 阈值着色（多基因集批量）

6. 可复用包装：一键运行接口

7. 常见坑位与建议

  • 行名重复：需去重或聚合（如对同一基因求和/均值）；示例采用去重保留第一条。
  • 稀疏化：务必转为 dgCMatrix，可显著节省内存并提升 AUCell 速度。
  • 基因集覆盖率：subsetGeneSets 先裁剪，避免基因集几乎为空导致阈值异常。
  • 阈值选择：同时查看直方图与 UMAP/tSNE 空间分布，必要时手动设阈值并记录。
  • 随机性：涉及采样与 tSNE，固定 set.seed 确保可复现。
  • 可视化：在大数据集上优先抽样展示，避免绘图卡顿。

8. 最小可运行示例（MRE）

9. 会话信息（便于复现）

附：与原始脚本差异/改进点

  1. 统一使用 expr_mat 命名；显式去重策略。
  1. Matrix::rowSums(expr_mat > 0) 代替 apply，更快。
  1. grep 时用 value = TRUE 返回名称，避免索引错位。
  1. 将绘图与阈值探索封装为批处理循环，便于扩展。
  1. 提供 run_aucell_pipeline() 便于一键复用。
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