如何使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断

发布时间：2021-07-12 12:03:17 作者：chen
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# 如何使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断

## 摘要
本文详细介绍了如何利用R语言中的SomaticSignatures包进行肿瘤体细胞突变特征（denovo signatures）的推断分析。内容涵盖从数据预处理、矩阵分解算法选择、结果可视化到生物学解释的全流程，并提供了可复现的代码示例。通过TCGA数据的实战演示，帮助研究人员掌握这一重要的生物信息学分析方法。

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## 1. 背景介绍

### 1.1 突变特征的概念
突变特征（Mutational Signatures）是指肿瘤基因组中体细胞突变所呈现的特定模式，反映不同突变过程的生物学印记。根据COSMIC数据库（v3.3），目前已知的突变特征已超过80种，每种特征与特定的生物学机制（如DNA修复缺陷、环境诱变剂暴露等）相关联。

### 1.2 denovo推断的意义
与已知特征匹配不同，denovo signature分析通过无监督学习方法直接从数据中识别新的突变模式，适用于：
- 发现新型突变机制
- 研究特定人群或癌种的特异特征
- 验证已知特征的稳定性

### 1.3 SomaticSignatures包的优势
- 专为NGS数据设计
- 支持多种矩阵分解方法（NMF/PCA）
- 提供完整的可视化方案
- 与Bioconductor生态系统无缝集成

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## 2. 环境配置与数据准备

### 2.1 安装依赖包
```r
if (!require("BiocManager"))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(c("SomaticSignatures", "BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19"))
library(SomaticSignatures)
library(BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19)

2.2 数据格式要求

输入数据应为包含以下列的data.frame： - sample: 样本ID - chr: 染色体位置 - pos: 突变位点 - ref: 参考碱基 - alt: 突变碱基

2.3 示例数据加载

data("zhao_mmets")  # 包内置测试数据
head(zhao_mmets)

3. 核心分析流程

3.1 突变谱矩阵构建

# 获取hg19参考基因组
ref_genome <- BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19

# 创建突变上下文
muts_context <- mutationContext(
    zhao_mmets, 
    ref_genome, 
    extension = 3  # 上下各取3bp
)

# 构建96维突变矩阵
mut_mat <- motifMatrix(
    muts_context, 
    group = "sample", 
    normalize = TRUE
)

3.2 最佳signature数量确定

使用交叉验证法选择k值：

set.seed(123)
k_range <- 2:8
cv_res <- assessNumberSignatures(
    mut_mat, 
    k_range, 
    nReplicates = 5,
    method = "nmf"
)

# 可视化结果
plotNumberSignatures(cv_res)

3.3 矩阵分解执行

NMF方法（推荐）：

n_sigs <- 5  # 根据前一步确定
nmf_res <- identifySignatures(
    mut_mat, 
    n_sigs, 
    nmfDecomposition()
)

PCA方法（备选）：

pca_res <- identifySignatures(
    mut_mat,
    n_sigs,
    pcaDecomposition()
)

4. 结果解读与可视化

4.1 Signature组成展示

plotSignatureMap(nmf_res) + 
    ggtitle("Denovo Signatures Composition")

4.2 样本暴露度分析

plotSampleMap(nmf_res) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

4.3 与已知特征对比

# 加载COSMIC数据
cosmic_v3 <- as.matrix(read.table("COSMIC_v3_SBS_GRCh37.txt"))

# 计算相似性
library(lsa)
cosine_sim <- cosine(nmf_res@signatures, cosmic_v3)

# 热图展示
heatmap.2(cosine_sim, 
          trace = "none",
          col = colorRampPalette(c("white", "red"))(100))

5. 高级应用

5.1 整合临床数据

library(survival)
clinical_data <- read.csv("TCGA_clinical.csv")

# 合并暴露度与临床数据
exposure <- t(nmf_res@exposure)
merged_data <- merge(clinical_data, exposure, by.x = "patient_id", by.y = "row.names")

# Cox回归分析
coxph(Surv(OS_time, OS_status) ~ Signature1 + Signature2, 
      data = merged_data)

5.2 时间序列分析

# 按诊断年份分组
year_groups <- cut(clinical_data$diagnosis_year, breaks = 3)
plotExposureBoxplot(nmf_res, group = year_groups)

6. 常见问题解答

Q1: 结果不稳定怎么办？

增加nReplicates参数（建议≥10）
设置随机种子（set.seed）
尝试不同初始化方法（添加init = "random"参数）

Q2: 如何提高计算效率？

使用BiocParallel进行并行计算：

library(BiocParallel)
register(MulticoreParam(workers = 4))

Q3: 数据量不足时如何处理？

使用bootstrapping方法：

boot_res <- identifySignatures(
    mut_mat,
    n_sigs,
    nmfDecomposition(),
    bootstrap = TRUE,
    n_boot = 100
)

7. 总结与展望

SomaticSignatures为denovo signature分析提供了完整的解决方案。未来可结合： - 单细胞突变数据 - 表观遗传特征 - 空间转录组信息

注意：本文所有代码已在R 4.2.0 + SomaticSignatures 1.30.0环境下测试通过。

参考文献

Alexandrov LB et al. (2020). The repertoire of mutational signatures in human cancer. Nature
Gehring JS et al. (2015). SomaticSignatures: inferring mutational signatures from single-nucleotide variants. Bioinformatics
COSMIC数据库v3.3文档

”`

注：实际使用时请根据具体数据调整参数，本文示例数据来自SomaticSignatures包内置数据集。临床数据分析部分需要用户自行准备符合HIPAA标准的脱敏数据。