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[1]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,另一个样本代表 y
o R语言实现PCA主成分分析 install.packages(c("FactoMineR","factoextra"))#下载PCA()函数所需导入的R包#PCA降维dat<-data_back#导入上面处理后的矩阵dat<-t(dat)dat<-as.data.frame(dat)#生成表格plate<-sample_ann$Biological_Condition# 定义分组信息dat<-cbind(dat,plate)#合并列dat[1:4,1:4]table(...
PCA(主成分分析) MDS(多维缩放) t-SNE LLE(局部线嵌入) PCA主成分分析🔬 PCA(Principal Components Analysis)是找出数据中最重要的特征并进行深入分析的方法。举个简单的例子,如果我们想要快速评估一个员工的整体能力,只需要关注他的业绩即可。类似地,在单细胞数据分析中,PCA可以帮助我们提取出最重要的特征,以便进...
import numpy as np X = np.array([[-1, 1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) pca=PCA(n_components=1) pca.fit(X) print(pca.transform(X)) PCA需要进行矩阵计算,如果细胞的数量大了,需要非常大的内存,例如超过100万个细胞,很多服务器就跑不动了。 参考 [1] ...
单细胞数据的标准化与降维分析是高效解读生物学现象的核心步骤。通过合理的标准化方法,我们能够消除技术性噪音,使得数据更加可比。而降维分析则有助于揭示数据的潜在结构,发现细胞群体之间的差异。PCA、t-SNE和UMAP各有优缺点,在实际应用中,研究人员应根据分析需求和数据特性灵活选择合适的技术。
003、右图数据为:t(pbmc[["pca"]]@cell.embeddings) 002、验证 pbmc <- RunPCA(pbmc, features = VariableFeatures(object=pbmc))## 运行PCAstd_res<- pbmc[["pca"]]@cell.embeddings std_res<-t(std_res)## 将细胞pca结果转置scal<- pbmc[["RNA"]]@scale.data ...
数据做PCA分析的前提是 1、主成分分析认为主元之间彼此正交，样本呈高斯分布； 2、主成分分析假设源信号间彼此非相关； 那么这里我们需要讨论一下，我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现 高斯分布 的么? 验证数据是否高斯分布的方法很简单，大家可以参考这篇文章 ， 检验数据是否呈现高斯分布 ...
002、利用R函数prcomp对单细胞数据进行PCA分析 genes = VariableFeatures(object = pbmc) length(genes) head(genes) dat <- pbmc[["RNA"]]@scale.data[genes,] ## pca分析用到的数据 dat <- t(dat) pca <- prcomp(dat,center = F,scale. = F) ## pca分析 plot(pca$x[,1], pca$x[,2], pc...
1. 将Cellranger中的基因表达矩阵filtered_gene_bc_matrices用于分析。 2. 进行质量控制(QC),以删除异常细胞; 3. 标准化与归一化,消除技术噪音与批次效应; 4. 主成分分析(PCA)与挑选 5. t-SNE聚类 参考网站:https://satijalab.org/seurat/pbmc3k_tutorial.html ...
Hemberg-lab单细胞转录组数据分析（十一）-Scater单细胞表达谱PCA可视化数据可视化 简介 我们继续使用上一步生成的Tung数据集。我们将探索不同的数据可视化方式来让你意识到 质控后发生了什么。scater包提供了几个有用的简化可视化的函数。library(SingleCellExperiment)library(scater)options(stringsAsFactors = FALSE)umi ...