No processamento de dados de transcriptômica de célula única, frequentemente nos deparamos com um desafio enriquecedor: a sobrecarga de informações. Após etapas complexas de controle de qualidade, normalização, redução de dimensionalidade e agrupamento, obtém-se finalmente um gráfico UMAP claro, no qual se distribuem coloridos subtipos celulares. Contudo, ao precisar explicar a colaboradores, revisores ou a si mesmo "por que este conjunto de células são células T", a simples exibição dos rótulos de tipo celular torna-se insuficiente. Deseja-se apresentar em uma única figura, tanto o contorno espacial dos tipos celulares, quanto o padrão de expressão de genes marcadores-chave, permitindo uma cadeia de evidências visualmente coesa. Este é um ponto central enfrentado por muitos pesquisadores, especialmente aqueles refinando figuras para publicações de alto impacto.

Abordgaens tradicionais frequentemente consistem em gerar gráficos separados: um UMAP mostrando os tipos celulares e outros exibindo a expressão gênica. Isso não apenas fragmenta a integridade da informação, como também ocupa espaço valioso na composição final. Sborepor manualmente contornos celulares em um gráfico de expressão gênica envolve camadas adicionais e ajustes meticulosos de parâmetros, dificultando a automação e a reprodutibilidade. Felizmente, o pacote omicverse no ecossistema Python oferece uma solução elegante. Ele vai além de uma ferramenta de visualização, constituindo um framework para a fusão estética e científica de informações multidimensionais. Neste artigo, exploraremos em detalhes como utilizar o omicverse para gerar em lote, de forma eficiente, gráficos profissionais e informativos de "expressão de genes marcadores com contorno de tipos celulares", fortalecendo a narrativa da sua análise de células únicas.

1. Configuração do Ambiente e Introdução ao Omicverse

Para um bom trabalho, é essencial preparar as ferramentas. O omicverse é um conjunto robusto para análise de células únicas, integrando métodos analíticos de ponta e funções de visualização de alta qualidade. No entanto, sua amplitude apresenta um pequeno desafio: múltiplas dependências e alta sensibilidade à compatibilidade de versões. Para evitar conflitos com outros pacotes de computação científica (como scanpy, scvi-tools, etc.) já presentes em seu ambiente Python, é fortemente recomendável criar um ambiente virtual isolado para o omicverse. Esta não é uma etapa supérflua, mas sim a melhor prática para garantir a estabilidade e reprodutibilidade do fluxo de análise.

1.1 Criação de um Ambiente Conda Isolado

Utilizaremos o Conda para gerenciar este ambiente independente. Abra seu terminal (Linux/macOS) ou o Anaconda Prompt (Windows) e execute os seguintes comandos:

# Cria um novo ambiente chamado 'sc_env_ov' com Python 3.10
conda create -n sc_env_ov python=3.10 -y

# Ativa o novo ambiente
conda activate sc_env_ov

Após a criação e ativação, o prompt do seu terminal geralmente exibirá (sc_env_ov), indicando que você está no ambiente correto.

1.2 Instalação do Omicverse e Dependências Principais

Em seguida, instale o omicverse neste ambiente puro. Para acelerar o download, podemos utilizar um espelho PyPI regional, como o da Alibaba Cloud.

# Instala o pacote principal do omicverse
pip install omicverse -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# Algumas funcionalidades do omicverse (ex.: métodos baseados em deep learning) podem necessitar do PyTorch.
# Instala a versão CPU do PyTorch. Para suporte a GPU, instale a versão correspondente ao seu CUDA.
pip install torch -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

O processo de instalação pode levar alguns minutos, pois fará o download e compilação de uma série de dependências, como numpy, scipy, pandas, matplotlib, scanpy, entre outras. Após a conclusão, você pode verificar a instalação com o comando:

python -c "import omicverse as ov; print(f'Versão do Omicverse instalada: {ov.__version__}')"

Nota: Ao longo deste tutorial, garanta que seu Jupyter Notebook ou script Python seja executado dentro do ambiente sc_env_ov. Se estiver utilizando uma IDE (como VSCode ou PyCharm), altere o interpretador para o Python localizado neste ambiente.

1.3 Preparação dos Dados de Exemplo

Para a demonstração, precisamos de um objeto AnnData que já tenha passado pela análise básica (incluindo redução de dimensionalidade, agrupamento e anotação de tipos celulares). Assumimos que você já tenha processado seus dados utilizando um fluxo baseado em scanpy e os salvo em um arquivo chamado processed_cells.h5ad. Primeiramente, vamos carregá-los.

import omicverse as ov
import scanpy as sc
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Configurações de visualização
plt.rcParams['font.family'] = 'Arial'
plt.rcParams['figure.dpi'] = 120
sc.settings.verbosity = 0

# Carrega o conjunto de dados anotado
adata = sc.read_h5ad('processed_cells.h5ad')
print(adata)

# Exemplo rápido: calcula os marcadores para cada cluster (se ainda não tiver feito)
# Supondo que a coluna 'cell_type' contenha as anotações.
sc.tl.rank_genes_groups(adata, groupby='cell_type', method='wilcoxon')