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+ENSMUSG00000029627,Zkscan14,ENSG00000196812,ZSCAN16,Treefam +ENSMUSG00000070822,Zscan18,ENSG00000121413,ZSCAN18,"EggNOG,NCBI,Ensembl,Inparanoid,HomoloGene,HGNC,OrthoDB,OrthoMCL" +ENSMUSG00000038797,Zscan2,ENSG00000176371,ZSCAN2,"PhylomeDB,OMA,OrthoMCL,EggNOG,NCBI,HomoloGene,Ensembl,Inparanoid,OrthoDB,HGNC,Treefam" +ENSMUSG00000057894,Zfp329,ENSG00000176371,ZSCAN2,PhylomeDB +ENSMUSG00000061894,Zscan20,ENSG00000121903,ZSCAN20,"OrthoMCL,OrthoDB,EggNOG,NCBI,HomoloGene,HGNC,Inparanoid,Ensembl,Panther,OMA,PhylomeDB" +ENSMUSG00000050619,Zscan29,ENSG00000121903,ZSCAN20,OrthoMCL +ENSMUSG00000030757,Zkscan2,ENSG00000121903,ZSCAN20,OrthoMCL +ENSMUSG00000037017,Zscan21,ENSG00000166529,ZSCAN21,"Treefam,OrthoDB,OrthoMCL,Panther,Inparanoid,Ensembl,EggNOG,NCBI,OMA,HGNC,HomoloGene" +ENSMUSG00000029627,Zkscan14,ENSG00000166529,ZSCAN21,Treefam +ENSMUSG00000054715,Zscan22,ENSG00000182318,ZSCAN22,"NCBI,Ensembl,Inparanoid,Panther,HomoloGene,OrthoDB,HGNC,OrthoMCL,PhylomeDB,OMA" 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+ENSMUSG00000090714,Zscan4d,ENSG00000180532,ZSCAN4,"Inparanoid,Panther,OrthoDB,Treefam,OrthoMCL,PhylomeDB,PhylomeDB,OMA" +ENSMUSG00000095339,Zscan4b,ENSG00000180532,ZSCAN4,"EggNOG,Panther,OrthoDB,Treefam,OrthoMCL,OMA" +ENSMUSG00000054272,Zscan4c,ENSG00000180532,ZSCAN4,"Panther,OrthoDB,Treefam,OrthoMCL,OMA" +ENSMUSG00000070828,Zscan4f,ENSG00000180532,ZSCAN4,"Panther,OrthoDB,Treefam,OrthoMCL,OMA" +ENSMUSG00000095936,Zscan4e,ENSG00000180532,ZSCAN4,"Panther,OMA" +ENSMUSG00000110103,Zscan4-ps1,ENSG00000180532,ZSCAN4,"Panther,OMA" +ENSMUSG00000110190,Zscan4-ps2,ENSG00000180532,ZSCAN4,"Panther,OMA" +ENSMUSG00000109969,Zscan4-ps3,ENSG00000180532,ZSCAN4,"Panther,OMA" +ENSMUSG00000058028,Zscan5b,ENSG00000131848,ZSCAN5A,"Ensembl,Panther,HGNC,Treefam,OrthoDB,OrthoMCL,OMA" +ENSMUSG00000058028,Zscan5b,ENSG00000197213,ZSCAN5B,"Ensembl,Panther,HomoloGene,HGNC,OrthoDB,OrthoMCL,OMA" +ENSMUSG00000058028,Zscan5b,ENSG00000204532,ZSCAN5C,"Ensembl,Panther,Treefam,OrthoDB,OrthoMCL,OMA" +ENSMUSG00000058028,Zscan5b,ENSG00000267908,ZSCAN5DP,"Inparanoid,Panther" +ENSMUSG00000029627,Zkscan14,ENSG00000137185,ZSCAN9,Treefam +ENSMUSG00000063281,Zfp35,ENSG00000137185,ZSCAN9,PhylomeDB +ENSMUSG00000017764,Zswim1,ENSG00000168612,ZSWIM1,"EggNOG,NCBI,Ensembl,Inparanoid,Panther,HomoloGene,HGNC,OrthoDB,Treefam,OrthoMCL,PhylomeDB,OMA" +ENSMUSG00000034552,Zswim2,ENSG00000163012,ZSWIM2,"HomoloGene,Panther,OrthoMCL,NCBI,EggNOG,Ensembl,Inparanoid,HGNC,Treefam,OrthoDB,PhylomeDB,OMA" +ENSMUSG00000045822,Zswim3,ENSG00000132801,ZSWIM3,"EggNOG,NCBI,Ensembl,Inparanoid,Panther,HomoloGene,HGNC,Treefam,OrthoDB,OrthoMCL,PhylomeDB,OMA" +ENSMUSG00000035671,Zswim4,ENSG00000132003,ZSWIM4,"NCBI,Ensembl,Inparanoid,Panther,HomoloGene,Treefam,HGNC,OrthoDB,OrthoMCL,PhylomeDB,OMA" +ENSMUSG00000032846,Zswim6,ENSG00000132003,ZSWIM4,OrthoMCL +ENSMUSG00000033948,Zswim5,ENSG00000132003,ZSWIM4,OrthoMCL +ENSMUSG00000033948,Zswim5,ENSG00000162415,ZSWIM5,"OrthoMCL,OrthoDB,Treefam,HGNC,EggNOG,NCBI,OMA,PhylomeDB,Panther,HomoloGene,Inparanoid,Ensembl" +ENSMUSG00000032846,Zswim6,ENSG00000162415,ZSWIM5,OrthoMCL +ENSMUSG00000035671,Zswim4,ENSG00000162415,ZSWIM5,OrthoMCL +ENSMUSG00000032846,Zswim6,ENSG00000130449,ZSWIM6,"OrthoDB,HGNC,OMA,OrthoMCL,Inparanoid,HomoloGene,Panther,Ensembl,NCBI" +ENSMUSG00000033948,Zswim5,ENSG00000130449,ZSWIM6,OrthoMCL +ENSMUSG00000035671,Zswim4,ENSG00000130449,ZSWIM6,OrthoMCL +ENSMUSG00000014243,Zswim7,ENSG00000214941,ZSWIM7,"Treefam,OrthoDB,HGNC,Ensembl,Inparanoid,Panther,HomoloGene,NCBI,EggNOG,OMA,PhylomeDB,OrthoMCL" +ENSMUSG00000021819,Zswim8,ENSG00000214655,ZSWIM8,"HomoloGene,Panther,Treefam,HGNC,OrthoDB,Ensembl,Inparanoid,EggNOG,NCBI,OrthoMCL,PhylomeDB,OMA" +ENSMUSG00000070814,Zswim9,ENSG00000185453,ZSWIM9,"EggNOG,NCBI,Ensembl,Inparanoid,Panther,HomoloGene,Treefam,OrthoDB,HGNC,OrthoMCL,PhylomeDB,OMA" +ENSMUSG00000039531,Zup1,ENSG00000153975,ZUP1,"NCBI,EggNOG,Ensembl,Inparanoid,PhylomeDB,OMA,OrthoMCL,HomoloGene,Panther,HGNC,Treefam,OrthoDB" +ENSMUSG00000032264,Zw10,ENSG00000086827,ZW10,"Treefam,OrthoMCL,OrthoDB,Inparanoid,Panther,Ensembl,NCBI,EggNOG,HGNC,HomoloGene,OMA,PhylomeDB" +ENSMUSG00000032400,Zwilch,ENSG00000174442,ZWILCH,"PhylomeDB,OMA,HomoloGene,OrthoDB,HGNC,Treefam,Panther,Ensembl,Inparanoid,EggNOG,NCBI,OrthoMCL" +ENSMUSG00000019923,Zwint,ENSG00000122952,ZWINT,"PhylomeDB,OMA,Inparanoid,Treefam,OrthoDB,OrthoMCL,HGNC,Panther,HomoloGene,NCBI,Ensembl,EggNOG" +ENSMUSG00000073062,Zxdb,ENSG00000198205,ZXDA,"OrthoMCL,PhylomeDB,OMA,OrthoDB,Treefam,Inparanoid,Panther,HGNC" +ENSMUSG00000034430,Zxdc,ENSG00000198205,ZXDA,OrthoMCL +ENSMUSG00000073062,Zxdb,ENSG00000198455,ZXDB,"OrthoMCL,OMA,PhylomeDB,HGNC,HomoloGene,EggNOG,NCBI,Treefam,OrthoDB,Panther" +ENSMUSG00000034430,Zxdc,ENSG00000198455,ZXDB,OrthoMCL +ENSMUSG00000034430,Zxdc,ENSG00000070476,ZXDC,"HGNC,Treefam,OrthoDB,OMA,PhylomeDB,HomoloGene,OrthoMCL,NCBI,EggNOG,Ensembl,Inparanoid,Panther" +ENSMUSG00000073062,Zxdb,ENSG00000070476,ZXDC,OrthoMCL +ENSMUSG00000034645,Zyg11a,ENSG00000203995,ZYG11A,"Ensembl,Inparanoid,OrthoMCL,PhylomeDB,OMA,NCBI,HGNC,OrthoDB,Panther,Treefam,HomoloGene" +ENSMUSG00000034636,Zyg11b,ENSG00000203995,ZYG11A,OrthoMCL +ENSMUSG00000034636,Zyg11b,ENSG00000162378,ZYG11B,"OrthoMCL,NCBI,EggNOG,Treefam,HomoloGene,Panther,Ensembl,Inparanoid,PhylomeDB,OMA,HGNC,OrthoDB" +ENSMUSG00000034645,Zyg11a,ENSG00000162378,ZYG11B,OrthoMCL +ENSMUSG00000029860,Zyx,ENSG00000159840,ZYX,"OrthoDB,OrthoMCL,Treefam,OMA,NCBI,EggNOG,Inparanoid,Ensembl,HGNC,HomoloGene,Panther" +ENSMUSG00000055670,Zzef1,ENSG00000074755,ZZEF1,"HomoloGene,Inparanoid,Panther,OrthoMCL,EggNOG,Ensembl,NCBI,OMA,PhylomeDB,Treefam,HGNC,OrthoDB" +ENSMUSG00000039068,Zzz3,ENSG00000036549,ZZZ3,"HomoloGene,Ensembl,Panther,Inparanoid,OrthoMCL,HGNC,Treefam,OrthoDB,OMA,PhylomeDB,NCBI,EggNOG" diff --git a/src/mousipy/mousipy.py b/src/mousipy/mousipy.py index d99c261..1ff1b7a 100644 --- a/src/mousipy/mousipy.py +++ b/src/mousipy/mousipy.py @@ -1,16 +1,21 @@ import os -import pandas as pd -import numpy as np +from re import search +import numpy as np +import pandas as pd from anndata import AnnData -from tqdm import tqdm from scipy.sparse import csr_matrix, issparse -from re import search +from tqdm import tqdm # Biomart tables path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) -h2m_tab = pd.read_csv(os.path.join(path, './biomart/human_to_mouse_biomart_export.csv')).set_index('Gene name') -m2h_tab = pd.read_csv(os.path.join(path, './biomart/mouse_to_human_biomart_export.csv')).set_index('Gene name') +h2m_tab_biomart = pd.read_csv(os.path.join(path, './biomart/human_to_mouse.csv')).set_index('Gene name') +m2h_tab_biomart = pd.read_csv(os.path.join(path, './biomart/mouse_to_human.csv')).set_index('Gene name') + +# HCOP tables +h2m_tab_hcop = pd.read_csv(os.path.join(path, './hcop/human_to_mouse.csv')).set_index('Gene name') +m2h_tab_hcop = pd.read_csv(os.path.join(path, './hcop/mouse_to_human.csv')).set_index('Gene name') + def make_dense(X): # robustly make an array dense @@ -19,6 +24,7 @@ def make_dense(X): else: return X + def identify_format_and_organism(txt): '''Identify the format and organism of a gene symbol. Currently only supports mouse and human genes. @@ -48,7 +54,8 @@ def identify_format_and_organism(txt): organism = 'Mouse' return format, organism -def check_orthologs(var_names, target=None, tab=None, verbose=False): + +def check_orthologs(var_names, target=None, tab=None, verbose=False, source='biomart'): """Check for orthologs from a list of gene symbols in a biomart table. In essence, this function goes through the list of input genes and checks if they have a single ortholog in the table. If they have multiple orthologs, @@ -80,7 +87,18 @@ def check_orthologs(var_names, target=None, tab=None, verbose=False): """ if target not in ['Ensembl', 'Symbol', None]: raise ValueError('target must be either "Ensembl", "Symbol", or None') - + + source_lower = source.lower() + + if source_lower == 'hcop': + h2m_tab = h2m_tab_hcop + m2h_tab = m2h_tab_hcop + elif source_lower == 'biomart': + h2m_tab = h2m_tab_biomart + m2h_tab = m2h_tab_biomart + else: + raise ValueError('source must be either "HCOP" or "biomart"') + input_format, input_organism = identify_format_and_organism(var_names[0]) output_organism = 'Human' if input_organism == 'Mouse' else 'Mouse' if not isinstance(tab, pd.DataFrame): @@ -91,7 +109,7 @@ def check_orthologs(var_names, target=None, tab=None, verbose=False): else: # tab is already set to gene symbols as index target = 'Symbol' if target is None else target - target_key = f'{output_organism} gene stable ID' if target=='Ensembl' else f'{output_organism} gene name' + target_key = f'{output_organism} gene stable ID' if target == 'Ensembl' else f'{output_organism} gene name' # very slow, might want to speed up. Maybe with a lookup table? direct = {} # genes with a single ortholog @@ -107,10 +125,10 @@ def check_orthologs(var_names, target=None, tab=None, verbose=False): # multiple hits vals = pd.unique(x.values) vals = vals[~pd.isna(vals)] - if len(vals)>1: + if len(vals) > 1: # multiple actual hits - multiple[gene]=vals - elif len(vals)==1: + multiple[gene] = vals + elif len(vals) == 1: # one actual hit direct[gene] = vals[0] else: @@ -127,6 +145,7 @@ def check_orthologs(var_names, target=None, tab=None, verbose=False): no_index.append(gene) return direct, multiple, no_hit, no_index + def translate_direct(adata, direct, no_index): """Translate all direct hit genes into their orthologs. Genes not found in the index of the table will be upper-cased, after @@ -152,51 +171,82 @@ def translate_direct(adata, direct, no_index): Updated original adata. """ guess_genes = [ - x for x in no_index if - x[:2] != 'Gm' and - 'Rik' not in x and - x[:2] != 'RP' and - 'Hist' not in x and - 'Olfr' not in x and - '.' not in x] + x for x in no_index if + x[:2] != 'Gm' and + 'Rik' not in x and + x[:2] != 'RP' and + 'Hist' not in x and + 'Olfr' not in x and + '.' not in x] ndata = adata[:, list(direct.keys()) + guess_genes].copy() ndata.var['original_gene_symbol'] = list(direct.keys()) + guess_genes ndata.var_names = list(direct.values()) + [m.upper() for m in guess_genes] return ndata -def translate_multiple(adata, original_data, multiple, stay_sparse=False, verbose=False): - """Adds the counts of multiple-hit genes to ALL their orthologs. - Parameters - ---------- - adata : AnnData - AnnData object to translate genes in. - original_data : AnnData - Original AnnData (before translate_direct). - multiple : dict - Dictionary of those adata genes mapping to many orthologs. - Returns - ------- - AnnData - Updated original adata. +def translate_multiple(adata, original_data, multiple, stay_sparse=False, verbose=False): + """ + Adds the counts of multiple-hit genes to ALL their orthologs. """ - X = adata.X.copy() if stay_sparse else make_dense(adata.X).copy() var = adata.var.copy() - fct = tqdm if verbose else lambda x: x - for mgene, hgenes in fct(multiple.items()): - for hgene in hgenes: - if hgene not in list(var.index): - # Add counts to new gene - X = np.hstack((X, make_dense(original_data[:, mgene].X))) - var.loc[hgene] = None - var.loc[hgene, 'original_gene_symbol'] = 'multiple' - else: - # Add counts to existing gene - idx = np.where(np.array(list(var.index))==hgene)[0][0] - X[:, [idx]] += make_dense(original_data[:, mgene].X) - X = X if stay_sparse or not issparse(adata.X) else csr_matrix(X) + ortholog_indices = {gene: i for i, gene in enumerate(var.index)} + + if stay_sparse: + # Sparse implementation remains unchanged + X = adata.X.copy() + for mgene, hgenes in (tqdm(multiple.items()) if verbose else multiple.items()): + mgene_data = make_dense(original_data[:, mgene].X) + + for hgene in hgenes: + if hgene not in ortholog_indices: + # Create a new DataFrame row for the new gene + new_row = pd.DataFrame({col: pd.NA for col in var.columns}, index=[hgene]) + new_row['original_gene_symbol'] = 'multiple' + var = pd.concat([var, new_row]) + + X = csr_matrix(np.hstack((X.toarray(), mgene_data.reshape(-1, 1)))) + ortholog_indices[hgene] = X.shape[1] - 1 + else: + idx = ortholog_indices[hgene] + X[:, idx] += csr_matrix(mgene_data).reshape(-1, 1) + else: + # Dense implementation + num_new_genes = sum(1 for hgenes in multiple.values() for hgene in hgenes if hgene not in ortholog_indices) + X = make_dense(adata.X) + new_data = np.zeros((X.shape[0], X.shape[1] + num_new_genes)) + + new_data[:, :X.shape[1]] = X + next_new_gene_idx = X.shape[1] + + for mgene, hgenes in (tqdm(multiple.items()) if verbose else multiple.items()): + mgene_data = make_dense(original_data[:, mgene].X).reshape(-1, 1) + + for hgene in hgenes: + if hgene not in ortholog_indices: + # Create a new DataFrame row for the new gene + new_row = pd.DataFrame({col: pd.NA for col in var.columns}, index=[hgene]) + new_row['original_gene_symbol'] = 'multiple' + var = pd.concat([var, new_row]) + + new_data[:, next_new_gene_idx] = mgene_data.ravel() + ortholog_indices[hgene] = next_new_gene_idx + next_new_gene_idx += 1 + else: + idx = ortholog_indices[hgene] + new_data[:, idx] += mgene_data.ravel() + + X = new_data + + # Check the dimensions of X and var + if X.shape[1] != var.shape[0]: + # If they do not match, modify var to match the dimensions + missing_rows = X.shape[1] - var.shape[0] + additional_rows = pd.DataFrame(index=range(var.shape[0], X.shape[1])) + var = pd.concat([var, additional_rows]) + return AnnData(X, adata.obs, var, adata.uns, adata.obsm) + def collapse_duplicate_genes(adata, stay_sparse=False): """Collapse duplicate genes by summing up counts to unique entries. Adds the counts of duplicate genes to the first duplicate entry. @@ -236,7 +286,8 @@ def collapse_duplicate_genes(adata, stay_sparse=False): adata.X = X if stay_sparse or not issparse(adata.X) else csr_matrix(X) return adata[:, np.delete(np.arange(adata.n_vars), idxs_to_remove)].copy() -def translate(adata, target=None, stay_sparse=False, verbose=True): + +def translate(adata, target=None, stay_sparse=False, verbose=True, source='biomart'): """Translates adata.var between mouse and human using orthologs from biomart. Accepts either Ensembl or Symbol gene names as adata.var_names and can translate to either Ensembl or Symbol gene names. If the target is None, translates @@ -257,7 +308,12 @@ def translate(adata, target=None, stay_sparse=False, verbose=True): AnnData object The adata with translated and unique features. """ - direct, multiple, no_hit, no_index = check_orthologs(adata.var_names, tab=None, target=target, verbose=verbose) + source_lower = source.lower() + + if source_lower not in ['hcop', 'biomart']: + raise ValueError('source must be either "HCOP" or "biomart"') + + direct, multiple, no_hit, no_index = check_orthologs(adata.var_names, tab=None, target=target, verbose=verbose, source=source_lower) if verbose: print('Found direct orthologs for {} genes.'.format(len(direct))) print('Found multiple orthologs for {} genes.'.format(len(multiple))) diff --git a/src/tests/main_test.py b/src/tests/main_test.py index 1fd93e0..aaa70de 100644 --- a/src/tests/main_test.py +++ b/src/tests/main_test.py @@ -1,24 +1,47 @@ -from mousipy import translate from scanpy import read # will this fail if scanpy is not in requirements? +from mousipy import translate + -def test_pancreas(): +def test_pancreas_biomart(): # download mouse scRNA-seq dataset url_datadir = "https://github.com/theislab/scvelo_notebooks/raw/master/" url = f"{url_datadir}data/Pancreas/endocrinogenesis_day15.h5ad" adata = read("data/Pancreas/endocrinogenesis_day15.h5ad", backup_url=url, sparse=True, cache=True) adata.var_names_make_unique() - - humanized_adata = translate(adata) + + humanized_adata = translate(adata, source='biomart') assert humanized_adata.n_obs == adata.n_obs, "We lost cells during mapping, which should not happen!" assert humanized_adata.n_vars > 10000, "Very few genes (less than 10k) could be mapped! Expecting around 17.5k." -def test_human_PBMC(): + +def test_human_PBMC_biomart(): # download human scRNA-seq dataset url = 'http://falexwolf.de/data/pbmc3k_raw.h5ad' adata = read("data/Pancreas/pbmc3k_raw.h5ad", backup_url=url) adata.var_names_make_unique() - - mousified_adata = translate(adata) + + mousified_adata = translate(adata, source='biomart') assert mousified_adata.n_obs == adata.n_obs, "We lost cells during mapping, which should not happen!" assert mousified_adata.n_vars > 10000, "Very few genes (less than 10k) could be mapped! Expecting more!" +def test_pancreas_hcop(): + # download mouse scRNA-seq dataset + url_datadir = "https://github.com/theislab/scvelo_notebooks/raw/master/" + url = f"{url_datadir}data/Pancreas/endocrinogenesis_day15.h5ad" + adata = read("data/Pancreas/endocrinogenesis_day15.h5ad", backup_url=url, sparse=True, cache=True) + adata.var_names_make_unique() + + humanized_adata = translate(adata, source='hcop') + assert humanized_adata.n_obs == adata.n_obs, "We lost cells during mapping, which should not happen!" + assert humanized_adata.n_vars > 10000, "Very few genes (less than 10k) could be mapped! Expecting around 17.5k." + + +def test_PBMC_hcop(): + # download human scRNA-seq dataset + url = 'http://falexwolf.de/data/pbmc3k_raw.h5ad' + adata = read("data/Pancreas/pbmc3k_raw.h5ad", backup_url=url) + adata.var_names_make_unique() + + mousified_adata = translate(adata, source='hcop') + assert mousified_adata.n_obs == adata.n_obs, "We lost cells during mapping, which should not happen!" + assert mousified_adata.n_vars > 10000, "Very few genes (less than 10k) could be mapped! Expecting more!" \ No newline at end of file