为了克服scRNA-seq数据的任何单一特征中的广泛技术噪音,Seurat根据细胞的PCA评分对细胞进行聚类,每个PC基本上代表一个“元特征”,该“元特征”结合了相关特征集的信息。排名靠前的主成分表示数据集的稳健压缩。 可以通过肘部图来辅助我们确定PCA的维度 肘部图——根据每个分量(函数)解释的方差百分比对主要分量进行排序 ...
我们可以利用PCA来探索不同因素对PCA的影响。这里我们看一下sum。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 umi.qc<-runPCA(umi.qc,exprs_values="logcounts_raw")dim(reducedDim(umi.qc,"PCA"))plotPCA(umi.qc,colour_by="batch",size_by="sum",shape_by="individual") 4.2 Detected genes ...
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...
类似地,在单细胞数据分析中,PCA可以帮助我们提取出最重要的特征,以便进行后续分析。 R语言实现PCA💻 在R语言中,我们可以使用`FactoMineR`和`factoextra`包来实现PCA。以下是相关代码: 安装必要的R包:`install.packages(c('FactoMineR', 'factoextra'))` 加载数据并进行PCA降维:`dat <- data_back # 导入处理后...
目录第一章 介绍 1.1 安装环境1.2 单细胞RNA测序技术1.3 第一个分析例子第二章 基础 2.2 数据标准化2.3 特征选择2.4 降维之PCA2.4 降维之t-SNE2.4 降维之UMAP2.5 聚类之Louvain2.5 聚类之Leiden2.6 发现Marker基因…
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...
整合单细胞数据集的时候出现下面的报错 “Error in subCsp_rows(x, i, drop = drop) : Cholmod error 'problem too large' at file ../Core/cholmod_sparse.c, line 89” 单细胞数据集太大了,经过搜索之后决定尝试下面的解决方案,在这里做一个记录。 ... 对于非常大的数据集,PCA有时会成为计算成本过高...
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 ...
003、右图数据为:t(pbmc[["pca"]]@cell.embeddings) 002、验证 pbmc <- RunPCA(pbmc, features = VariableFeatures(object=pbmc))## 运行PCAstd_res<- pbmc[["pca"]]@cell.embeddings std_res<-t(std_res)## 将细胞pca结果转置scal<- pbmc[["RNA"]]@scale.data ...
002、利用R函数prcomp对单细胞数据进行PCA分析 genes = VariableFeatures(object = pbmc) length(genes) head(genes) dat <- pbmc[["RNA"]]@scale.data[genes,] ## pca分析用到的数据 dat <- t(dat) pca <- prcomp(dat,center = F,scale. = F) ## pca分析 plot(pca$x[,1], pca$x[,2], pc...