肿瘤异质性分析(层次聚类) 默认情况下,推断CNV在整个样本水平上运行,例如从单个患者中提取的某种细胞类型的所有细胞。这是推断CNV的最快方法,但往往不是最优方法,因为给定的肿瘤样本可能有具有不同CNV模式的亚群。 通过设置infercnv::run(analysis mode='subclusters"),infercnv将尝试将细胞分成具有一致的CNV模式的组。
HMM参数 whensetto True, runs HMM to predict CNV level (default: FALSE) denoise If True, turns on denoising according to options below (default: FALSE) 这样速度就超级快,可以得到如下图表: infercnv 可以看到, 部分Fibroblasts和Endothelial_cells细胞我拿它们作为ref,理论上它们是不可能有CNV事件的,所以上...
HMM参数 whensetto True,runsHMMto predictCNVlevel(default:FALSE)denoise If True,turns on denoising according to optionsbelow(default:FALSE) 这样速度就超级快,可以得到如下图表: infercnv 可以看到, 部分Fibroblasts和Endothelial_cells细胞我拿它们作为ref,理论上它们是不可能有CNV事件的,所以上面的热图的上半部分...
前面我们提到了因为细胞数量比较多,运行infercnv::run的时候,下面两个参数,都是默认值即可: HMM参数 when set to True, runs HMM to predict CNV level (default: FALSE) denoise If True, turns on denoising according to options below (default: FALSE) 这样速度就超级快,可以得到如下图表: 可以看到, 部分F...
拷贝数变异(Copy Number Variation,CNV)是指基因组中某些DNA片段的拷贝数相对于参考基因组的变化。CNV可以表现为基因组中某些区域的扩增(增加拷贝数)或缺失(减少拷贝数)。这些变异可能覆盖几千到几百万个碱基对。而肿瘤恶性细胞通常伴随着拷贝数变异,通过影响相关基因的表达促进肿瘤发生。在肿瘤单细胞转录组数据分析过...
infercnv.preliminary.png:初步推断 CNV 的热图 (在去噪或 HMM 预测之前生成)。 infercnv.png:利用去噪方法推断 CNV 生成的热图。 infercnv.references.txt:正常细胞的表达矩阵信息,对应 infercnv.png 顶部热图。 infercnv.observations.txt:观测细胞表达矩阵信息,对应 infercnv.png 底部热图。
chromosome-level smoothing:对于每个细胞,沿着每条染色体排列的基因的表达强度使用加权运行平均平滑化。默认情况下,这是一个包含101个基因的金字塔加权方案的窗口。 中心细胞:假设大多数基因不在CNV区域,每个细胞都处于中心状态,其中位表达强度为零。 相对于正常细胞的调整:正常值的平均值再次从肿瘤细胞中减去。这进一步补...
HMM参数 when set to True, runs HMM to predict CNV level (default: FALSE) denoise If True, turns on denoising according to options below (default: FALSE) 如果你时间充裕,计算资源也充裕,就可以选择 denoise=TRUE以及HMM=TRUE。那么你会得到一个有意思的图表,如下: ...
infercnv.preliminary.png:初步推断 CNV 的热图 (在去噪或 HMM 预测之前生成)。 infercnv.png:利用去噪方法推断 CNV 生成的热图。 infercnv.references.txt:正常细胞的表达矩阵信息,对应 infercnv.png 顶部热图。 infercnv.observations.txt:观测细胞表达矩阵信息,对应 infercnv.png 底部热图。
HMM参数 when set to True, runs HMM to predict CNV level (default: FALSE)denoise If True, turns on denoising according to options below (default: FALSE) 如果你时间充裕,计算资源也充裕,就可以选择 denoise=TRUE以及HMM=TRUE。那么你会得到一个有意思的图表,如下: 你可以自行比较这个图和文献里面的...