原文:單細胞數據高級分析之初步降維和聚類 | Dimensionality reduction | Clustering

個人的一些碎碎念: 聚類,直覺就能想到kmeans聚類,另外還有一個hierarchical clustering,但是單細胞里面都用得不多,為什么 印象中只有一個scoring model是用kmean進行粗聚類。 x就是先做PCA,再用kmeans聚類的 鑒於單細胞的教程很多,也有不下於 種針對單細胞的聚類方法了。 降維往往是和聚類在一起的,所以似乎有點難以區分。 PCA到底是降維 聚類還是可 ...

2018-05-28 13:23 0 3684 推薦指數:

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單細胞測序數據降維方法及細胞亞型的鑒定聚類方法總結

圖1、細胞亞型的鑒定及分析(Stegle et al. NATURE REVIEWS | GENETICS, 2015) 隨着單細胞測序技術的發展,每個研究或實驗中測定的細胞數量在顯著增加。現在很多單細胞研究中,少則產生幾百,多則產生幾十萬的細胞數量 ...

Sat Sep 07 22:46:00 CST 2019 0 1398
單細胞測序數據降維方法及細胞亞型鑒定聚類方法總結

圖1、細胞亞型的鑒定及分析(Stegle et al. NATURE REVIEWS | GENETICS, 2015) 隨着單細胞測序技術的發展,每個研究或實驗中測定的細胞數量在顯著增加。現在很多單細胞研究中,少則產生幾百,多則產生幾十萬的細胞數量,甚至更多。其中,細胞亞型(cell ...

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

機器學習問題可能包含成百上千的特征。特征數量過多,不僅使得訓練很耗時,而且難以找到解決方案。這一問題被稱為維數災難(curse of dimensionality)。為簡化問題,加速訓練,就需要降維了。 降維會丟失一些信息(比如將圖片壓縮成jpeg格式會降低質量),所以盡管會提速,但可能使模型 ...

Tue May 01 03:49:00 CST 2018 0 4911
單細胞分析實錄(6): 去除批次效應/整合數據

上一篇已經講解了Seurat標准流程,推文的最后,注意到了不同樣本之間的表達數據是存在批次效應的,就像下圖這樣,有些是可以聚到一起的亞群,卻出現了不同樣本分開/偏移的情況,比如第3群,這種就是批次效應: 接下來我會介紹Seurat v3的標准整合流程、Seurat結合Harmony 的整合 ...

Thu Jan 07 03:20:00 CST 2021 0 1793
單細胞測序數據的差異表達分析方法總結

無論是傳統的多細胞轉錄組測序(bulk RNA-seq)還是單細胞轉錄組測序(scRNA-seq),差異表達分析(differential expression analysis)是比較兩組不同樣本基因表達異同的基本方法,可獲得一組樣本相對於另一組樣本表達顯著上調(up-regulated)和下調 ...

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

Seurat是一個老牌的單細胞分析工具了(satija的力作),我之前測試過,但是沒怎么用。 最近發現這個工具又publish在了NBT上,所以很有必要看一下這篇文章。 Integrating single-cell transcriptomic data across ...

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