DoubletDecon 过滤到放弃！|| Github代码文献复现之卵巢和子宫内膜癌（四）

我们的新专辑《Github带有全套代码分享的文献复现2025》开启后受到大家的热烈喜爱，里面学习的文章为：《A multi-omic single-cell landscape of human gynecologic malignancies》，前面的学习笔记如下：

• Github带有全套代码分享的文献复现2025
• Github全套代码文献复现之卵巢和子宫内膜肿瘤（二）|| 作者不进行 UMI count 回归的原因
• Github代码文献复现之卵巢和子宫内膜癌（三）|| 双细胞过滤之 DoubletFinder

今天继续来学习他的代码，代码部分接上面的稿子，做完了数据预处理，DoubletFinder双细胞鉴定。

今天的学习内容：

今天学习作者 对双细胞进行过滤使用的软件 DoubletDecon：

DoubletDecon 算法预测双细胞

这个软件于 2019 年 12 月 5 日 发表在 Cell Reports（IF=7.5），文献标题为：《DoubletDecon: Deconvoluting Doublets from SingleCell RNA-Sequencing Data》：

DePasquale等人引入了一种名为 DoubletDecon 的方法，用于识别潜在的双细胞（doublets），并考虑过渡状态和祖细胞中独特的基因表达。

• DoubletDecon通过去卷积的方法来识别并去除单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的双细胞（doublets）。
• 保留双细胞（doublets）可能会干扰数据分析和细胞亚群的识别。
• DoubletDecon可以识别过渡细胞和祖细胞避免被错误去除。
• 该算法能够识别出与其他方法相比独特的双细胞（doublets）。

原理示意图如下：

代码学习

首先安装一下下这个包：

if(!require(devtools)){
  install.packages("devtools") # If not already installed
}
devtools::install_github('EDePasquale/DoubletDecon')

软件的详细说明在预印本上：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.04.23.058156v1.full.pdf

该软件发表时使用的 Seurat  版本为3以上的，后面在2020年年底更新后就停止了更新，目前可以支持  Seurat  v3、v4版本，就是不兼容 Seurat v5版本。

但是！我们可以修改一下源码让它支持。

去github上面下载源码：https://github.com/EDePasquale/DoubletDecon

unzip DoubletDecon-master.zip

改动 包中 DoubletDecon-master/R/Improved_Seurat_Pre_Process.R 函数的取值方式：

重新安装：

# bash终端操作
conda activate R4.4
tar -zcvf DoubletDecon-master.tar.gz DoubletDecon-master

# 安装
R CMD INSTALL -l /usr/local/software/miniconda3/envs/R4.4/lib/R/library DoubletDecon-master.tar.gz

安装成功：

读取上次保存的数据：

rm(list=ls())
library(scater)
library(dplyr)
library(Seurat)
library(patchwork)
library(SingleCellExperiment)
library(scater)
library(ComplexHeatmap)
library(ConsensusClusterPlus)
library(msigdbr)
library(fgsea)
library(dplyr)
library(tibble)
library(DoubletFinder)
library(Signac)
library(ggplot2)
library(stringr)
library(SingleR)
library(GEOquery)

## 读取上次保存的数据
# saveRDS(rna,"./rna_predoublet_PassedPC1Checks.rds")
rna "./02-scRNA_Res/rna_predoublet_PassedPC1Checks.rds")
rna 

然后运行：

# # Doublet Decon
# # Add if else statement to regress out nCount RNA if needed before running DoubletDecon
library(DoubletDecon)
packageVersion("DoubletDecon")

seuratObject 
newFiles 
# Patient_1_3533EL_RNA GSM5276933
SAMPLE.ID "endo_3533EL"

rawDataFile $newExpressionFile
class(rawDataFile)

groupsFile $newGroupsFile
head(groupsFile)
groupsFile groupsFile head(groupsFile)
table(groupsFile$X3)
class(groupsFile)
row.names(rawDataFile)[1]
colnames(rawDataFile)[1]

results $newExpressionFile, 
                              #groupsFile=newFiles$newGroupsFile,
                              groupsFile=groupsFile,
                              filename=SAMPLE.ID, 
                              location="./DoubletDecon",
                              fullDataFile=NULL, 
                              removeCC=FALSE, 
                              species="hsa",  
                              rhop=1.1,
                              write=T, 
                              PMF=TRUE, 
                              useFull=FALSE, 
                              heatmap=FALSE, 
                              centroids=TRUE,
                              num_doubs=100, 
                              only50=FALSE, 
                              min_uniq=4, 
                              nCores=4 
                              )

一开始我以为只是版本的问题，解决了 第一步的报错 这句代码：newFiles ，接着往下运行的时候，我遇到了更多的报错，尝试改了几个源码后，又有新的报错！！！

我还是：too yong too simple！

载入需要的程辑包：iterators
载入需要的程辑包：parallel
Reading data...
WARNING: if using ICGS2 file input, please import 'rawDataFile' and 'groupsFile' as path/location instead of an R object.
Processing raw data...
Combining similar clusters...
Error in if (cormedoids[rrow, ccol] > cutoff) { : 
  需要TRUE/FALSE值的地方不可以用缺少值

然后我去github上的issues看了，上面的bug我已经踩了4个了，看到还有那么多其他人的报错，内心到这里：我要是继续用这个软件，可能得花费好多精力去改他的源码，太不值了！趁早放弃好了，他的代码维护不应该让我来！！！

作者已经放弃更新了！

我搜了一下还有很多其他的过滤双细胞的软件，有一篇综述：《Benchmarking Computational Doublet-DetectionMethods for Single-Cell RNA Sequencing Data》，家人们这里介绍了9个软件呢！遇到了错误的软件不要紧，趁年轻早放弃、学习其他还在更新的软件！

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