原文:单细胞数据高级分析之初步降维和聚类 | Dimensionality reduction | Clustering

个人的一些碎碎念: 聚类,直觉就能想到kmeans聚类,另外还有一个hierarchical clustering,但是单细胞里面都用得不多,为什么 印象中只有一个scoring model是用kmean进行粗聚类。 x就是先做PCA,再用kmeans聚类的 鉴于单细胞的教程很多,也有不下于 种针对单细胞的聚类方法了。 降维往往是和聚类在一起的,所以似乎有点难以区分。 PCA到底是降维 聚类还是可 ...

2018-05-28 13:23 0 3684 推荐指数:

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单细胞测序数据降维方法及细胞亚型的鉴定聚类方法总结

图1、细胞亚型的鉴定及分析(Stegle et al. NATURE REVIEWS | GENETICS, 2015) 随着单细胞测序技术的发展,每个研究或实验中测定的细胞数量在显著增加。现在很多单细胞研究中,少则产生几百,多则产生几十万的细胞数量 ...

Sat Sep 07 22:46:00 CST 2019 0 1398
单细胞测序数据降维方法及细胞亚型鉴定聚类方法总结

图1、细胞亚型的鉴定及分析(Stegle et al. NATURE REVIEWS | GENETICS, 2015) 随着单细胞测序技术的发展,每个研究或实验中测定的细胞数量在显著增加。现在很多单细胞研究中,少则产生几百,多则产生几十万的细胞数量,甚至更多。其中,细胞亚型(cell ...

Fri Sep 06 06:40:00 CST 2019 0 425
第八章——降维Dimensionality Reduction

机器学习问题可能包含成百上千的特征。特征数量过多,不仅使得训练很耗时,而且难以找到解决方案。这一问题被称为维数灾难(curse of dimensionality)。为简化问题,加速训练,就需要降维了。 降维会丢失一些信息(比如将图片压缩成jpeg格式会降低质量),所以尽管会提速,但可能使模型 ...

Tue May 01 03:49:00 CST 2018 0 4911
单细胞分析实录(6): 去除批次效应/整合数据

上一篇已经讲解了Seurat标准流程,推文的最后,注意到了不同样本之间的表达数据是存在批次效应的,就像下图这样,有些是可以聚到一起的亚群,却出现了不同样本分开/偏移的情况,比如第3群,这种就是批次效应: 接下来我会介绍Seurat v3的标准整合流程、Seurat结合Harmony 的整合 ...

Thu Jan 07 03:20:00 CST 2021 0 1793
单细胞测序数据的差异表达分析方法总结

无论是传统的多细胞转录组测序(bulk RNA-seq)还是单细胞转录组测序(scRNA-seq),差异表达分析(differential expression analysis)是比较两组不同样本基因表达异同的基本方法,可获得一组样本相对于另一组样本表达显著上调(up-regulated)和下调 ...

Sat Sep 07 22:42:00 CST 2019 0 2592
Seurat | 单细胞分析工具

Seurat是一个老牌的单细胞分析工具了(satija的力作),我之前测试过,但是没怎么用。 最近发现这个工具又publish在了NBT上,所以很有必要看一下这篇文章。 Integrating single-cell transcriptomic data across ...

Mon Jun 04 19:09:00 CST 2018 0 2724
 
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