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。 library(NMF) # 假设 scRNA-se...
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 运行 AI代码解释 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....
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 重构数...
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(...
简介:RNAseq|组学分型-ConsensusClusterPlus(一致性聚类), NMF(非负矩阵分解) 肿瘤分型分析是生信文章中的常客,大致是通过将基因的表达量进行聚类或者非负矩阵分解,发现新的亚型,然后对不同亚型的临床特征,免疫特征等进行比较分析,文章末尾简单的列了一些应用。
17.Single-cell measurements of chromatin accessibility and gene expression provide an unprecedented opportunity to investigate epigenetic regulation of gene expression. Ideally, such investigation would leverage paired ATAC-seq and RNA-seq from the same cells, but such simultaneous measurements are not gene...
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 th...
它非常适合分解scRNA-seq数据,有效地将大型复杂矩阵简化为几个可解释的基因程序。GeneNMF是一个实现单细胞矩阵分解和基因程序发现方法的软件包。它可以直接应用于Seurat对象,以降低数据的维数,并在多个样本中检测稳定的基因程序。GeneNMF运行分析很简单,该方法受先前将非负矩阵分解(NMF)应用于单细胞 RNA 测序(scRNA-...
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...
使用来自 RNA 测序或微阵列的大量转录组数据,计算每位肿瘤患者的 9 基因特征,并将患者分配到 ITMHhi 或 ITMHlo 亚型。生存分析显示,预测的 ITMHhi 亚型患者的生存期明显短于预测的 ITMHlo 亚型的患者(Laurent 队列的 HR = 3.01,95% CI 2.67-3.36,p = 0.00074;HR = 6.36,95% CI 5.82-6.90,Gangemi 队列...