可以看到表示数据集中单细胞之间表现出相关性强的基因(feature)模块,这些基因就是对细胞区分度最大的基因。 代码语言:javascript 复制 #查看PC1,2的相关性基因,并且可视化结果>print(pbmc[["pca"]],dims=1:2,nfeatures=10)PC_1Positive:CST3,TYROBP,LST1,AIF1,FTL,FTH1,LYZ,FCN1,S100A9,TYMPNegative:MALAT...
主成分分析 (PCA) 是一种用于强调变化和相似性的技术,并在数据集中显示出强烈的模式;它是用于“降维”的方法之一。本课中简要介绍PCA,强烈建议您浏览StatQuest的视频以获得更全面的解释。 一个简单的例子 假设您已经量化了两个样本(或细胞)中四个基因的表达,您可以绘制这些基因的表达值,其中一个样本代表 x 轴,...
单细胞测序样本级别pca 复达检测中心 PCA即主成分分析,它是一种线性降维方法,特别适用于数据量较少的情况。这种方法通过线性投影,把高维数据映射到低维空间,同时尽量让数据的方差在投影的维度上最大,这样可以用较少的数据维度保留原数据点的较多特性。在单细胞测序样本级别分析中,PCA非常重要,它为后续的细胞分群以及t...
library(FactoMineR)library(factoextra)dat.pca<-PCA(dat[,-ncol(dat)],graph=FALSE)#PCA降维处理head(dat.pca$ind$coord)#每个细胞的前5个主成分取值 PCA函数降维后,大家和小果先一起来看下每个细胞中前5个主成分的分值吧! 得到了以上的分析结果,我们如何将PCA分析后的结果可视化展示呢,和小果一起来学一下吧...
通过PCA降维,可以将高维数据转换为低维表示,从而减少数据的维度,去除冗余信息,并保留数据中最重要的特征。这有助于可视化和理解数据,同时可以提高后续分析的效率和准确性。 单细胞PCA降维 在单细胞下游分析中,在对数据进行标准化和缩放之后,我们会对数据进行PCA线性降维,用到的函数是RunPCA() ...
在单细胞数据分析中,选择合适的降维方法取决于数据的特点和分析目标。如果目的是进行初步的可视化,t-SNE和UMAP通常是更合适的选择,因为它们能够揭示复杂的细胞亚群结构。对于探索基因表达的主要变异成分,PCA是一个非常好的起点,尤其是在数据预处理阶段,常与其他降维方法结合使用。
可是单细胞测序的基因数动辄几千个。通过两两绘图完全不现实,如此高维的数据也很难直接呈现。这时候就需要我们可以对数据进行一些处理,在不损失区分度的情况下,降低数据维度,方便可视化展示。PCA就是其中一个方法。PCA通过重新构建变量,将原来的Gene1-Genen的n个变量,转换为PC1-PCn的n个新变量。这些新变量称为主...
一、PCA简介 1. 相关背景 在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在多数情况下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性,同时对...
我们首先再认识一下PCA 数据做PCA分析的前提是 1、主成分分析认为主元之间彼此正交,样本呈高斯分布; 2、主成分分析假设源信号间彼此非相关; 那么这里我们需要讨论一下,我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现高斯分布的么? 验证数据是否高斯分布的方法很简单,大家可以参考这篇文章,检验数据是否呈现高斯分布。这里我们只...
正如之前的例子所展示的，ImageDimPlot() 这个函数会根据细胞在空间上的分布位置来绘制它们，并依据细胞被...