Seurat-SCTransform用于单细胞表达矩阵的标准化，但并不能用于去除样本间的批次效应。
教程：Using sctransform in Seurat (satijalab.org)
Introduction to SCTransform, v2 regularization • Seurat (satijalab.org)
kim解释：Kimi.ai - 帮你看更大的世界 (moonshot.cn)
不能去批次
Apply sctransform normalization
- Note that this single command replaces , , and .
NormalizeData``````ScaleData``````FindVariableFeatures - Transformed data will be available in the SCT assay, which is set as the default after running sctransform
- During normalization, we can also remove confounding sources of variation, for example, mitochondrial mapping percentage
1️⃣ 一个SCTransform函数即可替代NormalizeData, ScaleData, FindVariableFeatures三个函数;
2️⃣ 对测序深度的校正效果要好于log标准化(10万以内的细胞都建议使用SCT);
3️⃣ SCTransform,可用于矫正线粒体、细胞周期等因素的影响，但不能用于批次矫正;
4️⃣ 改善信/噪比；
5️⃣ 发现稀有细胞。
Seurat | 强烈建议收藏的单细胞分析标准流程（SCTransform normalization）（四）-CSDN博客
教程
1）数据详见
③单细胞学习-pbmc的Seurat 流程_seurat 删除离散细胞-CSDN博客
library(Seurat)library(ggplot2)library(sctransform)#Load data and create Seurat objectpbmc_data <- Read10X(data.dir = "../data/pbmc3k/filtered_gene_bc_matrices/hg19/")pbmc <- CreateSeuratObject(counts = pbmc_data)
2）Apply sctransform normalization
# store mitochondrial percentage in object meta datapbmc <- PercentageFeatureSet(pbmc, pattern = "^MT-", col.name = "percent.mt")# run sctransformpbmc <- SCTransform(pbmc, vars.to.regress = "percent.mt", verbose = FALSE)
3）降维
4）优势
用户可以根据规范标记单独注释集群。但是，与标准 Seurat 工作流程相比，sctransform 归一化在以下几个方面揭示了更明显的生物学差异：
- 根据 CD8A、GZMK、CCL5、GZMK 表达，可清晰分离至少 3 个 CD8 T 细胞群（幼稚细胞、记忆细胞、效应细胞）
- 基于 S100A4、CCR7、IL32 和 ISG15 的三种 CD4 T 细胞群（幼稚、记忆、IFN 激活）的清晰分离
- 基于 TCL1A、FCER2 的 B 细胞簇中的其他发育子结构
- 基于 XCL1 和 FCGR3A 将 NK 细胞额外分离成 CD56dim 与明亮的簇。
# These are now standard steps in the Seurat workflow for visualization and clustering Visualize# canonical marker genes as violin plots.VlnPlot(pbmc, features = c("CD8A", "GZMK", "CCL5", "S100A4", "ANXA1", "CCR7", "ISG15", "CD3D"),pt.size = 0.2, ncol = 4)
# Visualize canonical marker genes on the sctransform embedding.FeaturePlot(pbmc, features = c("CD8A", "GZMK", "CCL5", "S100A4", "ANXA1", "CCR7"), pt.size = 0.2,ncol = 3)
SCTransform方法原理
R tips：Seurat之SCTransform方法原理 (qq.com)
sctransform是指的一个Normalize方法，这个方法可以使用sctransform包中vst函数实现，这个函数接受的对象是一个matrix或者dgcMatrix等counts对象；
SCTransform是Seurat包中的一个函数，它可以直接对Serutat对象进行sctransform处理，本质上这个函数就是调用的sctransform包中vst函数进行的Normalize。
LogNormalize是什么？
LogNormalize:
Feature counts for each cell are divided by the total counts for that cell and multiplied by the scale.factor.
This is then natural-log transformed using log1p.
scale.factor: 10000
所以LogNormalize就做了两个处理：每个细胞除以各自的Counts总数再乘以一个scale.factor值10000，然后使用自然对数进行取对数处理。
本质上这个LogNormalize就是一个最简单的测序深度的Normalize，那就是假定所有细胞的测序深度都是相同的（每个细胞除以自己的Counts总数就会将Counts总数变为1），然后再乘以10000，则从数据上将每个细胞的Counts总数调整为10000。然后再按照Counts的传统，对它进行log处理即可（变为常规的线性可加的数据）。
为什么sctransform优于LogNormalize
LogNormalize的测序深度相等的假设就是一个硬伤，细胞类型、细胞周期等因素的不同，那么细胞表达的基因数量就可能不同。相比较直接规定一个均一的Counts总值（LogNormalize方法就是相当于规定每个细胞都表达了10000个feature counts），更好的策略是使用一个模型建模每个基因在每个细胞中表达的实际Counts值和一个细胞总Counts值的关系。
Seurat中使用的模型如下：
，这里的UMI代表一个细胞的所有Counts的加和，这个UMI在Seurat中叫做潜变量（latent variable）。
如果你去看的sctransform的vst函数的说明文档，可以发现默认的潜变量latent_vat就是log_umi。
当拟合出来这个模型后，==就可以从真是Counts值中减去拟合值，得到的残差就是校正过测序深度的值了==，每个基因的Counts再除以它的标准差就是一个方差稳定Normalize Counts数据了。
一般情况下，Counts数据都是建模的负二项分布。
对于离散数据的发生次数的模型最常见和很容易想到的是泊松分布，这个模型确实在早期的RNA-seq数据中有被使用过，但是很明显泊松分布并不合适，原因就在于泊松分布的均值和方差相等，但是如果实际看RNA-seq数据的话，会发现随着均值的增加，每个基因的方差越来越大超过了均值。单细胞RNA-seq趋势和RNA-seq数据类似，也是同样的情况。
为了正确拟合这种情况，就需要使用一个overdispersion的分布，比如负二项分布。负二项分布有一个超参数theta值，用于控制方差(sigma^2)超出均值（mu）的程度：
。
如果你去看sctransform::vst的帮助文档会发现一个参数叫做exclude_poisson，也就是说建模或处理模型过程中会去除poisson分布的基因，这些基因的特征就是mu < 0.001或者mu > variance，之所以mu > variance就代表它不是负二项分布基因是因为负二项分布是overdispersion分布，它的方差是大于均值的。
在Seurat中，它是通过三步法来完成这个Normalize过程的：
（1）使用一个GLM拟合出每个gene的Counts值和log_umi的关系，这个过程会获得上面说的公式的β0和β1，并获得拟合值fitted；默认情况下，这里是拟合的一个泊松模型，因为第二步会做一个正则化处理，第一步获得的参数是一个预参数，实际结果差异不大；根据原始值y和fitted值，可以使用MASS::theta.ml函数获得负二项分布theta的估计；
（2）使用一个高斯核回归拟合基因的几何平均值和获得的theta值、模型系数beta的关系；
（3）使用负二项分布回归重新拟合数据，确切的说这一步不是拟合，而是根据获得的系数beta，带入方程求得拟合的fitted值（这个fitted值就是负二项分布的均值mu），然后y减去fitted获得残差值，根据刚才的公式获得方差值，相除得到Pearson residuals值，也就是Normalize的值。
第一步详解：我们已经知道SCTranform的实际Normalize过程是调用的sctransform::vst函数，第一步拟合的代码在下面，可以发现实际代码是get_model_pars函数，get_model_pars中可以看到这里有多种拟合method可以选择，默认是possion，原因也是上述所说的，一个是运行速度的考虑，另外是由于第二步还要进行正则化，possion和负二项的拟合结果的最终差异不太大。sctransform文献中（10.1186/s13059-019-1874-1）也有这方面的描述，虽然第一步拟合的模型差别是有的，但是最终第三步获得的Pearson residuals的差异微乎其微。
While the estimated model parameters can vary slightly between these methods, the resulting Pearson residuals are extremely similar.
#1. sctransform::vst，关键代码是调用了get_model_pars获得拟合的参数# ...省略...model_pars <- get_model_pars(genes_step1, bin_size, umi,model_str, cells_step1, method, data_step1, theta_given,theta_estimation_fun, exclude_poisson, fix_intercept,fix_slope, use_geometric_mean, use_geometric_mean_offset,verbosity)# ...省略...#2. sctransform:::get_model_pars# ...省略...par_lst <- future_lapply(X = index_lst, FUN = function(indices) {umi_bin_worker <- umi_bin[indices, , drop = FALSE]if (fix_intercept | fix_slope) {mu_bin_worker <- mu_bin[indices, , drop = FALSE]model_pars_bin_worker <- model_pars_bin[indices,, drop = FALSE]intercept_bin_worker <- model_pars_bin_worker[,"(Intercept)"]slope_bin_worker <- model_pars_bin_worker[, "log_umi"]}if (method == "poisson") { # <==== 默认poisson方法 ==== #return(fit_poisson(umi = umi_bin_worker, model_str = model_str,data = data_step1, theta_estimation_fun = theta_estimation_fun))}if (method == "qpoisson") {# ...省略...}if (method == "nb_theta_given") {# ...省略...}if (method == "nb_fast") {# ...省略...}if (method == "nb") {# ...省略...}if (method == "glmGamPoi") {# ...省略...}if (method == "glmGamPoi_offset") {# ...省略...}}, future.seed = TRUE)# ...省略...
//3. fit_poisson方法最终调用的函数是使用C++写的List qpois_reg(NumericMatrix X, NumericVector Y, const double tol, const int maxiters,const double minphi, const bool returnfit){const unsigned int n=X.nrow(), pcols=X.ncol(), d=pcols;arma::colvec b_old(d, arma::fill::zeros), b_new(d), L1(d), yhat(n), y(Y.begin(), n, false), m(n), phi(n);arma::vec unique_vals;arma::mat L2, x(X.begin(), n, pcols, false), x_tr(n, pcols);double dif;// ...省略...x_tr=x.t();int ij=2;for(dif=1.0;dif>tol;){ /* 关键求解过程，迭代数值求解*/yhat=x*b_old;m=(exp(yhat));phi=y-m;L1=x_tr*phi;L2=x.each_col()%m;L2=x_tr*L2;b_new=b_old+solve(L2,L1,arma::solve_opts::fast);dif=sum(abs(b_new-b_old));b_old=b_new;if(++ij==maxiters)break;}double p=sum(arma::square(phi)/m)/(n-pcols);NumericVector coefs = NumericVector(b_new.begin(), b_new.end());coefs.names() = colnames(X);List l;l["coefficients"]=coefs;l["phi"]=p;l["theta.guesstimate"]=mean(m)/(std::max(p, minphi)-1);if(returnfit){l["fitted"]=NumericVector(m.begin(), m.end());}return l;}
第二步详解：调用reg_model_pars函数进行正则化，使用的方法是建模theta、beta值与基因均值之间的关系，然后使用这里建模回归的拟合值作为真正的theta、beta值。拟合方法使用的是高斯核回归（R中的ksmooth函数来完成的）。高斯核回归可以理解为就是一个对数据做平滑处理。
R中的ksmooth函数有一个示例，直接在R中复制既可运行，可以看到两条平滑曲线对数据点的拟合：
with(cars, {
plot(speed, dist)
lines(ksmooth(speed, dist, "normal", bandwidth = 2), col = 2)
lines(ksmooth(speed, dist, "normal", bandwidth = 5), col = 3)
})将此图对应到本例中，可以认为第一步获得的值就是此图的散点值，正则化后的值就是此图中高斯核回归线上的点。
这也是为什么第一步的建模方法是possion还是nbinomial分布不是太重要的原因。
另外高斯核回归的参数中，banwidth也很重要（参看ksmooth示例图的两条平滑曲线的不同），所以vst函数使用了bw.SJ函数用于预测这个值。
#1. sctransform::vst，关键代码是调用了reg_model_pars对第一步获得的拟合参数进行正则化# ...省略...if (do_regularize) {model_pars_fit <- reg_model_pars(model_pars, genes_log_gmean_step1,genes_log_gmean, cell_attr, batch_var, cells_step1,genes_step1, umi, bw_adjust, gmean_eps, theta_regularization,genes_amean, genes_var, exclude_poisson, fix_intercept,fix_slope, use_geometric_mean, use_geometric_mean_offset,verbosity)model_pars_outliers <- attr(model_pars_fit, "outliers")}else {model_pars_fit <- model_parsmodel_pars_outliers <- rep(FALSE, nrow(model_pars))}# ...省略...#2. sctransform:::reg_model_pars# ...省略...bw <- bw.SJ(genes_log_gmean_step1) * bw_adjustx_points <- pmax(genes_log_gmean, min(genes_log_gmean_step1))x_points <- pmin(x_points, max(genes_log_gmean_step1))o <- order(x_points)model_pars_fit <- matrix(NA_real_, length(genes), ncol(model_pars),dimnames = list(genes, colnames(model_pars)))model_pars_fit[o, "dispersion_par"] <- ksmooth(x = genes_log_gmean_step1,y = model_pars[, "dispersion_par"],x.points = x_points,bandwidth = bw,kernel = "normal")$y# ...省略...
第三步详解：虽然说第三步是一个负二项分布的拟合，其实就是带入拟合好的theta、beta值，求得pearson residual值。
#1. sctransform::vst，默认是获得pearson_residual残差# ...省略...for (i in 1:max_bin) {# max_bin，就是默认以500个基因为一组进行计算，一组叫做一个bingenes_bin <- genes[bin_ind == i]# mu就是fitted值mu <- exp(tcrossprod(model_pars_final[genes_bin, -1, drop = FALSE], regressor_data_final))# y就是原始counts值y <- as.matrix(umi[genes_bin, , drop = FALSE])if (min_variance == "model_mean") {# ...省略...}else if (min_variance == "model_median") {# ...省略...}else { # <==== 默认情况 ==== #res[genes_bin, ] <- switch(residual_type,pearson = pearson_residual(y, mu, model_pars_final[genes_bin, "theta"], min_var = min_var),deviance = deviance_residual(y, mu, model_pars_final[genes_bin, "theta"]),stop("residual_type ", residual_type, " unknown - only pearson and deviance supported at the moment"))}if (verbosity > 1) {setTxtProgressBar(pb, i)}}# ...省略...#2. sctransform:::pearson_residualfunction (y, mu, theta, min_var = -Inf){model_var <- mu + mu^2/theta # 负二项分布的方差的公式model_var[model_var < min_var] <- min_varreturn((y - mu)/sqrt(model_var)) # 残差除以标准差即是pearson residual值}
如何直观理解sctransform方法？
回忆一下刚才的拟合模型
，第一步和第二步就是获得了这个模型中的beta值（也就是β0和β1）以及模型的overdispersion估计theta值，那么将beta和实际的log_umi值带入模型就可以得到拟合的值fitted，其实这个拟合的值就是对负二项分布的均值的衡量，也就是mu。
那么第三步就是方才说的将这些参数带入模型求得pearson residual值。为何pearson residual值是对生物学效应的正确估计？首先Counts的值会受到细胞测序深度的影响，这个影响的表现就是log_umi，那么根据拟合的模型得到log_umi的fitted值，这个fitted就代表了log_umi的影响，那么从原始Counts减去这个影响所得到的残差值就代表了真实的生物学效应。为了获得一个方差稳定变换结果，这个残差值还除以了标准差做了标准化处理。
简而言之：Counts ~ log_umi + biology_infomation，那么Counts减去log_umi的影响就是真正的生物学效应信息了。
SCTransform的下游使用场景的细节
Seurat对象在经过SCTransform处理后会增加一个SCT的Assay，里面的scaled.data就是经过scale之后的pearson residual值，这个值是用于后续降维聚类分析使用的。另外默认情况下，SCTransform还会对UMI进行correct并放置到SCT的counts中，这个correct值的log之后就是SCT assay中的data值，这个data值是用于差异表达及可视化使用的，这里的可视化主要是指的表达量可视化如vlnplot、featureplot等。
UMI进行correct的原理也很简单，和sctransform的第三步类似，它会将log_umi的值指定为所有细胞的中位数，也就是说固定了log_umi的值。然后将pearson residual乘以标准差之后再加上这个值即可。
未尽信息：
（1）多个SCTransform后的Seurat对象merge之后的结果，只是简单的合并表达数据的行与列，无法直接用于差异表达和可视化；
（2）基于SCTransform合并数据集的integrated结果，它的integrated assay可以用于降维聚类，但是无法用于差异表达，它的SCT assay其实只是简单的进行了Seurat对象的merge，也无法直接用于差异表达和可视化。
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