使用之前得到的RNAseq.SKCM.RData数据集。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 library(tidyverse)library(openxlsx)#BiocManager::install("ConsensusClusterPlus")library(ConsensusClusterPlus)#install.packages("NMF")# 安装包的命令library(NMF)# 加NMF包 #使用之前得到的数据load("RNAs...
NMF(非负矩阵分解)深度透视新视角,你确定不看看? 单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析中,非负矩阵分解(Non-negative MatrixFactorization,NMF)是一种常用的方法,用于降维和特征提取。NMF是一种将原始矩阵分解为两个非负矩阵的方法。具体来说,给定一个非负矩阵V(所有元素均为非负值),NMF试图找到两个非负矩阵W和H,使得...
使用之前得到的RNAseq.SKCM.RData数据集。 library(tidyverse)library(openxlsx)#BiocManager::install("ConsensusClusterPlus")library(ConsensusClusterPlus)#install.packages("NMF") # 安装包的命令library(NMF) # 加NMF包#使用之前得到的数据load("RNAseq.SKCM.RData")#此处展示,选择较小的数据集table(substr(n...
2.加载RNAseq数据 下面是该文章的TCGA数据处理方式。 TCGA-COAD的RNAseq数据和临床数据可以从UCSC下载,可参考文章【UCSC数据库下载TCGA数据需要注意的细节】,也可以直接从TCGA数据库下载,自己整理,我之前也把处理过的数据处理过【TCGA数据库33个Project的RNA-Seq转录组数据为你整理打包好了】。 好了,开始... 代码...
使用之前得到的RNAseq.SKCM.RData数据集。 library(tidyverse)library(openxlsx)#BiocManager::install("ConsensusClusterPlus")library(ConsensusClusterPlus)#install.packages("NMF") # 安装包的命令library(NMF) # 加NMF包#使用之前得到的数据load("RNAseq.SKCM.RData") ...
NMF通过对原始数据的低秩近似分解,可以有效地去除噪声并保留数据的主要特征。在处理单细胞RNA-seq数据时,噪声和技术变异可能会影响分析结果,而NMF能够提供更稳定和一致的特征。 例如,通过NMF分解,细胞和基因的模式会被提取并重建,从而减少不相关的变异。 # 重构数据 ...
使用NMF对scRNAseq的细胞进行分群操作 1. 读取数据,重新构建Seurat对象,保存矩阵和metadata信息,去除降维信息 ⚠️这里使用pbmc数据集来演示NMF做细胞分群,实际上NMF在对亚群细分和提取feature时候效果更好,对亚群定义很有帮助。 library(NMF)library(Seurat)pbmc<-readRDS("pbmc.rds")pbmc<-CreateSeuratObject(pbmc...
NMF的一个主要用途是将高维的单细胞RNA-seq数据分解为低秩近似。通过将基因表达矩阵V分解为W(基矩阵)和H(系数矩阵),可以识别出隐藏在数据中的主要模式: W代表基因的特征模式。 H代表细胞的特征表示。 这种方式不仅能够降维,还能帮助我们识别哪些基因在特定细胞类型或状态下表现突出。
single-cell RNA sequencingnetwork analysisnonnegative matrix factorizationhypergraphBackground:Single-cell RNA sequencing(scRNA-seq)data provides a whole new view to study disease and cell differentiation development.With the explosive increment of scRNA-seq data,effective models are demanded for mining the...
作者的研究揭示了UM 肿瘤细胞的转录组学景观,通过整合的单细胞 RNA-seq 和大量转录组分析揭示了恶性细胞之间的转录多样性和异质性。通过利用恶性细胞的异质性基因表达程序,作者鉴定了具有不同分子、生物学和临床特征的 UM 肿瘤细胞内在亚型。此外,作者建立并验证了一个 9 基因特征,可将 scRNA-seq 信息翻译成大量组...