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...
本文简答的大概介绍一下文献常用的一致性聚类(ConsensusClusterPlus )和 非负矩阵分解(NMF )方法 。 一 载入R包,数据 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...
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...
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-seq...
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。
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。
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又称之为非负矩阵分解,可以理解为又一种降维聚类的方法,常常运用于单细胞分群,癌症RNA-seq数据分群等运用中,下图即是NMF分解的示意图: 其中:V矩阵是一个n×m的矩阵,W为n×k的矩阵,H为m×k的矩阵;而分解出来的 k 可以理解为所分出来的 k 个亚群(当然 W 矩阵的 k 与 H 矩阵的 k 的含义有一定区别...
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...
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...