0. scDRS有一个局限性就是，基因和疾病之间的相关性是基于基因组变异来统计的，统计数据也是遗传相关的疾病，数据库相对局限；即使使用自己构建参考数据的方式也不能避免这个问题。单细胞测序多为表达数据，因此个人感觉还是基于表达量差异得到的疾病-基因相关性更有意义。
1. Seurat对象到Anndata对象的转换。
这里使用的是之前经过初步分析的Seurat对象，包括了scale.data的结果。如果直接用SeuratDisk转换的话，Anndata中的X读入的是scale.data数据，不适用于scDRS的分析。
转换流程：
library(Seurat)
library(SeuratDisk)
tumor<-readRDS("tumor.rds")
rna<-tumor@assays$RNA@counts
tumor_1<-CreateSeuratObject(counts=rna)
SaveH5Seurat(tumor_1,filename="tumor_h5Seurat",overwrite = T)
Convert("tumor_h5Seurat.h5seurat",dest="h5ad",assay="RNA",overwrite = T)
这一步得到的tumor_h5Seurat.h5ad文件可以用于后续分析。
2. python平台上scDRS分析
首先需要安装各种单细胞分析的程序包，包括pandas，numpy，seaborn，scipy，anndata，scanpy以及scdrs。使用pip安装或者参考各个软件的安装教程即可。
1) 数据读入，这一步需要在python上运行：
adata_own=sc.read_h5ad('tumor_h5Seurat.h5ad')
df_gs=pd.read_csv('magma_10kb_top1000_zscore.74_traits.rv1.gs',sep='\t',index_col=0) #gs文件下载于scDRs的官方数据库。示例：
2) 计算单个细胞的scDRS-score，这一步需要在终端运行。
scdrs compute-score \
--h5ad-file tumor_h5Seurat.h5ad \
--h5ad-species mouse \
--gs-file magma_10kb_top1000_zscore.74_traits.rv1.gs \
--gs-species human \
--cov-file cov.tsv \
--flag-filter-data True \
--flag-raw-count False \
--flag-return-ctrl-raw-score False \
--flag-return-ctrl-norm-score True \
--out-folder results/
可以得到根据每个疾病相关基因计算出的单个细胞表达分数。其中，traits数据来源于文章中的数据存储网站，共有74个traits，主要基于UK Biobank构建。
3) 最终生成的文件中，.score.gz文件可以用于后续的分析。可以通过barcode信息把score数据添加到Seurat对象的metadata中。示例代码：
library(data.table)
library(hash)
brcancer<-fread("/storage/work/wangrj/second_YWS_pan02/scDRS_result/own_data/results_all/UKB_460K.cancer_BREAST.score.gz",header=T,sep="\t")
scorehash<-hash()
for(i in 1:length(brcancer$V1)){
scorehash[brcancer$V1[i]]=brcancer$norm_score[i]
}
scDRS_BC_norm_score<-c()
barall<-colnames(mdata)
bar_br<-brcancer$V1
for(i in 1:length(colnames(mdata))){
bar<-barall[i]
if(bar %in% bar_br){
temp<-scorehash[[bar]]
}
else{
temp<-"NA"
}
scDRS_BC_norm_score<-c(scDRS_BC_norm_score,temp)
}
mdata$scDRS_BC_norm_score<-scDRS_BC_norm_score
msub<-subset(mdata,scDRS_BC_norm_score!="NA")
library(ggraph)
library(ggplot2)
msub$scDRS_BC_norm_score<-as.numeric(msub$scDRS_BC_norm_score)
ggplot(data.frame(msub@meta.data, msub@reductions$umap@cell.embeddings), aes(UMAP_1, UMAP_2, color=scDRS_BC_norm_score)) +
geom_point(size=1.5) + scale_color_viridis(option="H")+
theme_light(base_size = 15)+labs(title = "Breast cancer score")+
theme(panel.border = element_rect(fill=NA,color="black", size=1, linetype="solid"))+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
ggsave("scDRS_result/umap_of_breast_cancer_score.pdf",height=6,width=8)
155-2731-8020