Workflow for scATAC-Seq data¶
[1]:
%load_ext autotime
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
import scarf
scarf.__version__
[1]:
'0.7.8'
time: 1.55 s (started: 2021-08-22 17:49:10 +00:00)
1) Fetch and convert data¶
[2]:
scarf.fetch_dataset('tenx_10K_pbmc_atacseq', save_path='scarf_datasets')
reader = scarf.CrH5Reader('scarf_datasets/tenx_10K_pbmc_atacseq/data.h5', 'atac')
reader.assayFeats
INFO: Download started...
--2021-08-22 17:49:18-- https://files.de-1.osf.io/v1/resources/zeupv/providers/osfstorage/609376675533b40442e249ab
Resolving files.de-1.osf.io (files.de-1.osf.io)... 35.186.249.111
Connecting to files.de-1.osf.io (files.de-1.osf.io)|35.186.249.111|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 302 Found
Location: https://storage.googleapis.com/cos-osf-prod-files-de-1/f6ce35654605c1e034e29fd1bc9fedd4feb947b937d7eec8a1ddaff4cdb19cc8?response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3D%22data.h5%22%3B%20filename%2A%3DUTF-8%27%27data.h5&GoogleAccessId=files-de-1%40cos-osf-prod.iam.gserviceaccount.com&Expires=1629654619&Signature=IKVIq8%2FcC29JUPTFIBBWHUPkrsVQHH%2BePGKh6tMXjTH1u5%2BVYQb%2F72MFLb8phFbFzKGahwSVenCDcHQM2SSHv1g1xeO52pzAz8OWzIQ2l3vxnpAJTEtda5ANWcgxgztZShlmzIHWqbffthZIe1ZotGPBrG19%2F6WGi%2BRXx1K6ckuGtiEkdN%2BYabP%2F9BZFaLChuq2fnvWcGTDaugpYqez4%2F%2FAOZnAntnmaHicOEYDJZoydTzsAuHPffNjp7WQI5iRcrQYdOd%2FraFamYusar7nmxn2gha7wRSwgY1NdRvtjHeykpKn2ylWQuVGfeQ%2FzEaostcOcA%2BcrAeDxknhSc7ofHA%3D%3D [following]
--2021-08-22 17:49:19-- https://storage.googleapis.com/cos-osf-prod-files-de-1/f6ce35654605c1e034e29fd1bc9fedd4feb947b937d7eec8a1ddaff4cdb19cc8?response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3D%22data.h5%22%3B%20filename%2A%3DUTF-8%27%27data.h5&GoogleAccessId=files-de-1%40cos-osf-prod.iam.gserviceaccount.com&Expires=1629654619&Signature=IKVIq8%2FcC29JUPTFIBBWHUPkrsVQHH%2BePGKh6tMXjTH1u5%2BVYQb%2F72MFLb8phFbFzKGahwSVenCDcHQM2SSHv1g1xeO52pzAz8OWzIQ2l3vxnpAJTEtda5ANWcgxgztZShlmzIHWqbffthZIe1ZotGPBrG19%2F6WGi%2BRXx1K6ckuGtiEkdN%2BYabP%2F9BZFaLChuq2fnvWcGTDaugpYqez4%2F%2FAOZnAntnmaHicOEYDJZoydTzsAuHPffNjp7WQI5iRcrQYdOd%2FraFamYusar7nmxn2gha7wRSwgY1NdRvtjHeykpKn2ylWQuVGfeQ%2FzEaostcOcA%2BcrAeDxknhSc7ofHA%3D%3D
Resolving storage.googleapis.com (storage.googleapis.com)... 142.250.191.176, 142.250.191.208, 142.250.191.240, ...
Connecting to storage.googleapis.com (storage.googleapis.com)|142.250.191.176|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 101645338 (97M) [application/octet-stream]
Saving to: ‘scarf_datasets/tenx_10K_pbmc_atacseq/data.h5’
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8850K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 212M 5s
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90650K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 28.1M 0s
90700K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 44.5M 0s
90750K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 37.8M 0s
90800K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 62.2M 0s
90850K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 29.1M 0s
90900K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 64.1M 0s
90950K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 34.8M 0s
91000K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 37.8M 0s
91050K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 38.5M 0s
91100K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 46.0M 0s
91150K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 51.8M 0s
91200K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 46.9M 0s
91250K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 23.3M 0s
91300K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 29.7M 0s
91350K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 25.4M 0s
91400K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 42.6M 0s
91450K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 45.2M 0s
91500K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 39.9M 0s
91550K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 36.8M 0s
91600K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 34.7M 0s
91650K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 36.7M 0s
91700K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 45.8M 0s
91750K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 51.6M 0s
91800K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 44.1M 0s
91850K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 41.1M 0s
91900K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 40.0M 0s
91950K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 42.4M 0s
92000K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 26.3M 0s
92050K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 35.4M 0s
92100K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 63.0M 0s
92150K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 36.8M 0s
92200K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 44.3M 0s
92250K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 29.8M 0s
92300K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 37.8M 0s
92350K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 36.0M 0s
92400K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 30.5M 0s
92450K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 51.7M 0s
92500K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 39.3M 0s
92550K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 51.9M 0s
92600K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 53.7M 0s
92650K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 22.3M 0s
92700K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 28.0M 0s
92750K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 35.1M 0s
92800K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 33.8M 0s
92850K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 32.5M 0s
92900K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 63.3M 0s
92950K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 20.1M 0s
93000K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 53.1M 0s
93050K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 21.7M 0s
93100K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 203M 0s
93150K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 212M 0s
93200K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 218M 0s
93250K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 199M 0s
93300K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 220M 0s
93350K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 212M 0s
93400K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 220M 0s
93450K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 176M 0s
93500K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 191M 0s
93550K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 218M 0s
93600K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 205M 0s
93650K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 198M 0s
93700K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 215M 0s
93750K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 206M 0s
93800K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 207M 0s
93850K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 84.7M 0s
93900K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 16.7M 0s
93950K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 26.3M 0s
94000K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 34.9M 0s
94050K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 32.1M 0s
94100K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 53.9M 0s
94150K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 35.8M 0s
94200K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 38.5M 0s
94250K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 35.3M 0s
94300K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 54.2M 0s
94350K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 36.4M 0s
94400K .......... .......... .......... .......
INFO: Download finished! File saved here: scarf_datasets/tenx_10K_pbmc_atacseq/data.h5
... .......... 95% 28.5M 0s
94450K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 39.6M 0s
94500K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 10.7M 0s
94550K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 21.6M 0s
94600K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 34.0M 0s
94650K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 30.8M 0s
94700K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 35.1M 0s
94750K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 43.4M 0s
94800K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 22.8M 0s
94850K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 19.3M 0s
94900K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 23.6M 0s
94950K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 29.2M 0s
95000K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 32.2M 0s
95050K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 53.1M 0s
95100K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 40.2M 0s
95150K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 36.0M 0s
95200K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 21.4M 0s
95250K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 130M 0s
95300K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 153M 0s
95350K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 35.6M 0s
95400K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 40.8M 0s
95450K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 37.3M 0s
95500K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 28.6M 0s
95550K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 116M 0s
95600K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 157M 0s
95650K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 135M 0s
95700K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 53.0M 0s
95750K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 51.2M 0s
95800K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 43.6M 0s
95850K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 36.0M 0s
95900K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 11.2M 0s
95950K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 22.8M 0s
96000K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 207M 0s
96050K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 198M 0s
96100K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 155M 0s
96150K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 215M 0s
96200K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 108M 0s
96250K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 179M 0s
96300K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 212M 0s
96350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 191M 0s
96400K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 157M 0s
96450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 192M 0s
96500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 221M 0s
96550K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 188M 0s
96600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 154M 0s
96650K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 153M 0s
96700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 156M 0s
96750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 75.4M 0s
96800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 152M 0s
96850K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 114M 0s
96900K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 146M 0s
96950K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 120M 0s
97000K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 140M 0s
97050K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 105M 0s
97100K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 155M 0s
97150K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 45.7M 0s
97200K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 145M 0s
97250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 119M 0s
97300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 103M 0s
97350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 144M 0s
97400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 153M 0s
97450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 129M 0s
97500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 147M 0s
97550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 15.4M 0s
97600K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 9.90M 0s
97650K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 129M 0s
97700K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 54.1M 0s
97750K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 13.8M 0s
97800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 51.4M 0s
97850K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 27.6M 0s
97900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 104M 0s
97950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 158M 0s
98000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 24.2M 0s
98050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 122M 0s
98100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 154M 0s
98150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 114M 0s
98200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 155M 0s
98250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 130M 0s
98300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 144M 0s
98350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 209M 0s
98400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 216M 0s
98450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 188M 0s
98500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 221M 0s
98550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 213M 0s
98600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 203M 0s
98650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 181M 0s
98700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 223M 0s
98750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 194M 0s
98800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 221M 0s
98850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 193M 0s
98900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 208M 0s
98950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 222M 0s
99000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 210M 0s
99050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 183M 0s
99100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 205M 0s
99150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 199M 0s
99200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 223M 0s
99250K .......... ... 100% 163M=2.1s
2021-08-22 17:49:22 (45.3 MB/s) - ‘scarf_datasets/tenx_10K_pbmc_atacseq/data.h5’ saved [101645338/101645338]
[2]:
| ATAC | |
|---|---|
| type | Peaks |
| start | 0 |
| end | 90686 |
| nFeatures | 90686 |
time: 10.2 s (started: 2021-08-22 17:49:12 +00:00)
[3]:
writer = scarf.CrToZarr(reader, zarr_fn=f'scarf_datasets/tenx_10K_pbmc_atacseq/data.zarr', chunk_size=(1000, 2000))
writer.dump(batch_size=1000)
100%|██████████| 10/10 [00:25<00:00, 2.57s/it]
time: 26.1 s (started: 2021-08-22 17:49:22 +00:00)
2) Create DataStore and filter cells¶
[4]:
ds = scarf.DataStore('scarf_datasets/tenx_10K_pbmc_atacseq/data.zarr', nthreads=4)
INFO: Setting assay ATAC to assay type: ATACassay
INFO: (ATAC) Computing nCells and dropOuts
[########################################] | 100% Completed | 5.8s
INFO: (ATAC) Computing nCounts
[########################################] | 100% Completed | 5.6s
INFO: (ATAC) Computing nFeatures
[########################################] | 100% Completed | 5.9s
time: 17.5 s (started: 2021-08-22 17:49:48 +00:00)
[5]:
ds.auto_filter_cells()
INFO: 296 cells flagged for filtering out using attribute ATAC_nCounts
INFO: 260 cells flagged for filtering out using attribute ATAC_nFeatures
Matplotlib is building the font cache; this may take a moment.
time: 41.1 s (started: 2021-08-22 17:50:06 +00:00)
3) Feature selection¶
For scATAC-Seq data, the features are ranked by their TF-IDF normalized values, summed across all cells. The top n features are marked as prevalent_peaks and are used for downstream steps.
[6]:
ds.mark_prevalent_peaks(top_n=20000)
INFO: (ATAC) Calculating peak prevalence across cells
[########################################] | 100% Completed | 13.8s
time: 14 s (started: 2021-08-22 17:50:47 +00:00)
4) KNN graph creation¶
For scATAC-Seq datasets, Scarf uses TF-IDF normalization. The normalization is automatically performed during the graph building step. The selected features, marked as prevalent_peaks in feature metadata, are used for graph creation. For the dimension reduction step, LSI (latent semantic indexing) is used rather than PCA. The rest of the steps are same as for scRNA-Seq data.
[7]:
ds.make_graph(feat_key='prevalent_peaks', k=11, dims=21, n_centroids=1000)
INFO: No value provided for parameter `log_transform`. Will use default value: True
INFO: No value provided for parameter `renormalize_subset`. Will use default value: True
INFO: No value provided for parameter `pca_cell_key`. Will use default value: I
INFO: Using LSI for dimension reduction
INFO: No value provided for parameter `ann_metric`. Will use default value: l2
INFO: No value provided for parameter `ann_efc`. Will use default value: min(100, max(k * 3, 50))
INFO: No value provided for parameter `ann_ef`. Will use default value: min(100, max(k * 3, 50))
INFO: No value provided for parameter `ann_m`. Will use default value: 48
INFO: No value provided for parameter `rand_state`. Will use default value: 4466
INFO: No value provided for parameter `local_connectivity`. Will use default value: 1.0
INFO: No value provided for parameter `bandwidth`. Will use default value: 1.5
Writing data to normed__I__prevalent_peaks/data: 100%|██████████| 10/10 [00:46<00:00, 4.66s/it]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/scarf/envs/0.7.8/lib/python3.8/site-packages/gensim/similarities/__init__.py:15: UserWarning: The gensim.similarities.levenshtein submodule is disabled, because the optional Levenshtein package <https://pypi.org/project/python-Levenshtein/> is unavailable. Install Levenhstein (e.g. `pip install python-Levenshtein`) to suppress this warning.
warnings.warn(msg)
Fitting LSI model: 100%|██████████| 10/10 [01:35<00:00, 9.58s/it]
Fitting ANN: 100%|██████████| 10/10 [00:06<00:00, 1.63it/s]
Fitting kmeans: 100%|██████████| 10/10 [00:08<00:00, 1.22it/s]
Estimating seed partitions: 100%|██████████| 10/10 [00:05<00:00, 1.69it/s]
INFO: Saving loadings to ATAC/normed__I__prevalent_peaks/reduction__lsi__21__I
INFO: Saving ANN index to ATAC/normed__I__prevalent_peaks/reduction__lsi__21__I/ann__l2__50__50__48__4466
INFO: Saving kmeans clusters to ATAC/normed__I__prevalent_peaks/reduction__lsi__21__I/kmeans__1000__4466
Saving KNN graph: 100%|██████████| 10/10 [00:05<00:00, 1.67it/s]
INFO: ANN recall: 99.94%
Smoothening KNN distances: 100%|██████████| 2/2 [00:04<00:00, 2.00s/it]
time: 3min 26s (started: 2021-08-22 17:51:01 +00:00)
5) UMAP reduction and clustering¶
Non-linear dimension reduction using UMAP and tSNE are performed in the same way as for scRNA-Seq data. Similarly the clustering step is also performed in the same way as for scRNA-Seq data.
[8]:
ds.run_umap(fit_n_epochs=250, min_dist=0.5, parallel=True)
completed 0 / 250 epochs
completed 25 / 250 epochs
completed 50 / 250 epochs
completed 75 / 250 epochs
completed 100 / 250 epochs
completed 125 / 250 epochs
completed 150 / 250 epochs
completed 175 / 250 epochs
completed 200 / 250 epochs
completed 225 / 250 epochs
completed 0 / 100 epochs
completed 10 / 100 epochs
completed 20 / 100 epochs
completed 30 / 100 epochs
completed 40 / 100 epochs
completed 50 / 100 epochs
completed 60 / 100 epochs
completed 70 / 100 epochs
completed 80 / 100 epochs
completed 90 / 100 epochs
time: 37.4 s (started: 2021-08-22 17:54:27 +00:00)
[9]:
ds.run_leiden_clustering(resolution=1)
time: 375 ms (started: 2021-08-22 17:55:05 +00:00)
[10]:
ds.plot_layout(layout_key='ATAC_UMAP', color_by='ATAC_leiden_cluster')
time: 1.22 s (started: 2021-08-22 17:55:05 +00:00)
6) Calculating gene scores¶
This feature is coming soon..
[11]:
ds.ATAC.feats.head()
[11]:
| I | ids | names | I__prevalent_peaks | dropOuts | nCells | stats_I_prevalence | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | True | chr1:565163-565491 | chr1:565163-565491 | False | 9619 | 49 | 0.123722 |
| 1 | True | chr1:569190-569620 | chr1:569190-569620 | False | 9545 | 123 | 0.299672 |
| 2 | True | chr1:713551-714783 | chr1:713551-714783 | True | 6403 | 3265 | 2.214712 |
| 3 | True | chr1:752418-753020 | chr1:752418-753020 | False | 9102 | 566 | 0.557693 |
| 4 | True | chr1:762249-763345 | chr1:762249-763345 | True | 7433 | 2235 | 1.673136 |
time: 52.1 ms (started: 2021-08-22 17:55:06 +00:00)
That is all for this vignette.