单细胞分析的下一个步骤是识别数据集中的细胞结构。 在scRNA-seq数据分析中,我们通过查找与已知细胞状态或细胞周期阶段相关的细胞身份来描述数据集中的细胞结构。这个过程通常称为细胞身份注释。为此,我们将细胞组织成簇,以推断相似细胞的身份。聚类本身是一个常见的无监督机器学习问题。我们可以通过最小化表达空间中的簇...
聚类分析有很多应用,比如说:我们可以分析疾病的亚型,还可以通过对多个基因在特定疾病当中的表达倾向性来找出可能的、新的、诊断用的Biomark。 GO分析: GO分析是RNA-seq分析中非常常用的一种分析。GO是Gene Ontology的缩写,Gene Ontology是一个国际化的、基因功能分类体系。这个体系用一整套动态更新的标准词汇和严格定...
在聚类中使用的原始5521个基因中,有4946个基因根据其拟合优度得分分配到新的聚类中。我们可以根据如下所示的混合对比矩阵来比较它们是否仍然分配到相同的cluster(图16)。k-manes聚类分配显示在行坐标,拟合优度分配显示在列坐标,每个单元格中的数字表示两个聚类交叉点中的基因数量。 genes_scored=names(labels)# of ...
单细胞RNA-seq聚类分析 现在我们已经集成了高质量的细胞,我们想知道我们细胞群中存在的不同细胞类型。 目标: 要生成特定于细胞类型的簇,并使用已知的细胞类型标记基因来确定簇的身份。 为了确定是否簇表示由于生物或技术变化真细胞类型或簇,如在细胞周期的S期的细胞群,特定批...
RNA-seq 数据集在识别下游分析和数据挖掘工作的生物学相关特征方面提出了相当大的挑战。标准方法涉及差异基因表达(DGE) 分析,但由于其单变量性质,其有效性可能受到数据的限制。在复杂的数据集中,另一种方法涉及使用各种机器学习 (ML) 工具,这些工具试图理解特征之间的非线性关系,并专注于概括性而不是统计显著性。这种...
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 复制 library(tidyverse)library(openxlsx)#BiocManager::install("ConsensusClusterPlus")library(ConsensusClusterPlus)#install.packages...
3. 层次聚类(hierarchical clustering)。目的同上,生物学上相近的样品应该聚在一起,不同的相距较远。 三.上述几个标准都符合后,我们就可以开始对数据进行分析了,首先是看你的分析目的。 RNA-seq可以做的大都是相关性研究,通过比较找到一些差异,从基因表达上给你的课题指明一定的方向,一般来说,单独做RNA-seq,有如...
聚类分析,是 RNA 分析中非常常用的一个手段。通过多个样本的全基因表达谱对比,从而找到它们之间的相似性和相近关系。 下图是一张聚类分析的热图,横轴是样本,纵轴是基因,框内红绿色块(一般还会配有图例)本质上是一个数值矩阵,框外线条表示聚类分析树形图。通过聚...
鉴定肿瘤scRNA-seq数据集中的复杂细胞状态 由于肿瘤特异性突变和复杂的基因组畸变,癌细胞状态的鉴定比正常细胞状态更具挑战性。一般的标准聚类会通过表达矩阵将细胞按其肿瘤起源分组(各个样品聚成一类),但SCENIC的结果揭示了不同的图景。 以下是作者将SCENIC用在少突胶质细胞瘤(来自6个肿瘤的4,043个细胞)和黑素瘤(来...