· Harmony方法整合 · FastMNN方法整合 · scVI方法整合 时间所限,这里只进行了cca、rpca和harmony的整合方法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #4我们有两个seuratv5的对象,进行整合分析---merged_obj<-merge(x=ifnb_list$CTRL,y=ifnb_list$STIM)merged_obj<-NormalizeData(merged_...
MNN: Haghverdi L, Lun A T L, Morgan M D, et al. Batch effects in single-cell RNA-sequencing data are corrected by matching mutual nearest neighbors[J]. Nature biotechnology, 2018, 36(5): 421-427. CCA: Stuart T, Butler A, Hoffman P, et al. Comprehensive integration of single-cell ...
(包括 CCA, MNN,LIGER),就想着先用中文梳理一遍顺便也是和大家分享一下。个人认为这三者之间的关系并不是非常显然hhh。 MNN: Haghverdi L, Lun A T L, Morgan M D, et al. Batch effects in single-cell RNA-sequencing data are corrected by matching mutual nearest neighbors[J]. Nature biotechnology,...
DESC,它们通过迭代优化聚类目标函数来消除批效应并在嵌入空间中对齐样本; (iii)基于匹配的方法,例如 MNN 和Scanorama,它们应用相互最近的邻居策略来识别跨数据集的重叠单元格和 (iv)基于投影的方法,使用统计模型将来自不同数据集的单个细胞
Seurat主要是处理10x单细胞转录组数据,而10x仪器商业上的成功可以说是成就了Seurat包,另外一个比较火的多个样本单细胞转录组数据整合算法是mutual nearest neighbors (MNNs) 当然,其它工具也有很多,我想你应该是不会看的,我就列出来而已: MNNcorrect (https://doi.org/10.1038/nbt.4091) ...
像 MNN 这样的基于匹配的方法使用往返游走策略，该策略需要为具有两个以上样本的数据集生成所有成对对齐，这对于大样本量来说将是耗时的。具有复杂参数模型的方法（例如 LIGER 和 scAlign）或具有复杂事后数据处理的方法（例如 Seurat ）也难以扩展到大型数据集。 基于 ZINB 的方法（例如 scVI）在...
1. Seurat数据整合功能简介 Seurat早期版本整合数据的核心算法是CCA,文章发表在2018年的nature biotechnology,作者是Seurat的开发者Andrew Butler。同年Haghverdi等人开发了MNN算法校正批次效应,文章也发表在了nature biotechnology。2019年Andrew等人将CCA与MNN算法结合起来,并参考SNN算法的理念设计了“锚点”评分体系,使Seurat...
Seurat主要是处理10x单细胞转录组数据,而10x仪器商业上的成功可以说是成就了Seurat包,另外一个比较火的多个样本单细胞转录组数据整合算法是mutual nearest neighbors (MNNs) 当然,其它工具也有很多,我想你应该是不会看的,我就列出来而已: MNNcorrect (https:///10.1038/nbt.4091) ...
像 MNN 这样的基于匹配的方法使用往返游走策略,该策略需要为具有两个以上样本的数据集生成所有成对对齐,这对于大样本量来说将是耗时的。具有复杂参数模型的方法(例如LIGER和 scAlign)或具有复杂事后数据处理的方法(例如Seurat)也难以扩展到大型数据集。基于 ZINB 的方法(例如 scVI)在捕获多个数据集的复杂表达特征方面...
岗位职责: 1.负责深度学习模型研发、推理加速、部署其中之一。 任职boss要求:(需至少满足以下2条) 1.熟悉C、C++、Python等至少一门编程boss语言。 2.熟悉Te直聘nsorrt、NCNN、TNN、MNN等至少一种常用推理框架 。 3.熟悉主流的目标检测、语义分割、关键点检测、OCR模型等至少一种深度学习模型。 4.熟悉Caffe、Tens...