在RNA-seq中,主成分分析(PCA)是最常见的多元数据分析类型之一。基因表达定量后获得了各样本中所有基因的表达值信息,随后我们通常会期望比较样本之间在基因表达值的整体相似性或者差异程度。基因数量成千上万,肯定不能对每个基因的表达都作个比较,这时候就要用到"降维"算法,PCA分析因此派上用场。PCA设法将N维(N=基...
在RNA-seq中,PCA可以用于以下几个方面: 数据降维:通过PCA可以将高维的RNA-seq数据降维到较低的维度,同时保留数据的大部分变异性。这样可以减少数据的噪声和冗余信息,从而更好地展现数据的主要特征。 可视化:通过PCA可以将RNA-seq数据可视化为二维或三维图形,从而更好地理解数据的结构和模式。例如,我们可以将不同样本...
RNAseq背景知识(四)|主成分分析(PCA) 主成分分析是一种降维的方法,它将多个变量简化为少数、具有代表性的综合变量,以便于对整体基因表达情况进行描述、分析。通过主成分分析可以更直观的看到不同样本的整体差异。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 桃花流水窅然去 2025-02-26 社保缴费年限对退休金的影响有多大?退休...
在RNA-seq中,PCA可以用于以下几个方面: 数据降维:通过PCA可以将高维的RNA-seq数据降维到较低的维度,同时保留数据的大部分变异性。这样可以减少数据的噪声和冗余信息,从而更好地展现数据的主要特征。 可视化:通过PCA可以将RNA-seq数据可视化为二维或三维图形,从而更好地理解数据的结构和模式。例如,我们可以将不同样本...
RNA-seq表达数据之样本PCA分析 Principal component analysis (PCA) 分析 主成分分析(PCA)帮助我们归纳总结和可视化数据集中的信息,这些数据包含由多个相互关联的变量描述的个体 / 观察主成分分析。 可以将每个变量视为不同的维度。 但如果您的数据集中有3个以上的变量,那么很难在多维超空间可视化。 主成分分析是...
在RNA-seq中,PCA可以用于以下几个方面: 数据降维:通过PCA可以将高维的RNA-seq数据降维到较低的维度,同时保留数据的大部分变异性。这样可以减少数据的噪声和冗余信息,从而更好地展现数据的主要特征。 可视化:通过PCA可以将RNA-seq数据可视化为二维或三维图形,从而更好地理解数据的结构和模式。例如,我们可以将不同样本...
NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 (原理、代码和评述))、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step...
目的 ：PCA分析可以得到样本之间的相关性和离散程度。内容： 1 . 基因表达量数据进行标准化，用tpm和fpkm两种方法进行相对定量，后续分析我们一般会用tpm。2 . 使用标准化后的tpm数据做主成分分析（PCA）数据 ：RNASEQ上游分析得到的read count矩阵。工具 ：Rstudio。步骤：TPM=(Ni/Li)*1000000/s...
scRNA-seq:降维(PCA、tSNE、UMAP) #rna-seq原理 #rna-seq视频讲解 #rna-seq数据分析课程#rna-seq分析 #flowhub #生信分析 #生信实验室 #生信云 #rna-seq结果解读 我们现在完成了数据的预处理。是时候谈谈降维了。 我们不会详细介绍数学细节,而是旨在直观地了解降维方法(PCA、tSNE、UMAP)如何工作。我们想学习如...
ChIP-seq | ATAC-seq | RNA-seq | 数据分析流程 2019-12-10 09:57 − 补充RNA-seq流程以前都是自己搭RNA-seq流程,虽然可以完成任务,但是数据量一多,批次多起来,就非常难管理。既然别人提供了这么好的流程,那就要用起来,管理起来不是一般的轻松。 ENCODE-DCC/rna-seq-pipeline 安装比较麻烦,没有针对local...