去除方差最低的PC,以有效降低数据的维数而不丢失信息。 PCA具有高度可解释性和计算效率的优点。然而,由于scRNA-seq数据集是高度非线性,因此使用线性降维技术PCA进行可视化并不是很合适。PCA通常用于选择前10-50个PC,用于下游分析任务。 # setting highly variableashighly deviant to use scanpy'use_highly_variable'a...
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scRNA-seq 分析中,我们将比较细胞内不同基因的表达以对细胞进行聚类。如果使用基于 3' 或 5' 液滴的方法,基因的长度不会影响分析,因为仅对转录物的 5' 或 3' 末端进行测序。但是,如果使用全长测序,则应考虑转录本长度。 主成分分析 (PCA) 主成分分析(PCA)是一种既强调相似性又强调变异的技术,用来在数...
PCA 通过其前 N 个主成分汇总数据集,其中 N 可以通过肘部启发式或基于置换测试的 jackstraw 方法 PCA 的简单线性的优点是在减少的维空间距离在这个空间的所有区域有一致的解释,所以可以将感兴趣的数量与主成分相关联来评估它们的重要性。 3. 可视化Visualization scRNA-seq 可视化最常用的降维方法是 t 分布随机邻域...
3. PCA 主成分分析 (PCA) 是一种用于强调变化并在数据集中降维的技术。这是一种非常重要的技术,用于质量控制和Bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq数据的分析。 3.1. PCA plots 本质上,如果两个样本的基因表达水平相似,这些基因对给定 PC(主成分)表示的变异有显著贡献,则它们将在表示该 PC 的轴上靠近绘制。因此,...
Seurat 使用各种计算技术(包括降维、聚类和可视化)来分析 scRNA-seq 数据。它采用主成分分析(PCA) 和 ...
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...
由于scRNA-seq数据中存在高水平的噪声,对scRNA-seq矩阵数据应用降维方法可能有助于细胞聚类。虽然PCA通常用于bulk RNA-seq,但细胞亚群之间基因表达的真正生物学变异性可能不容易通过少量的pc来区分。为了更好地解释这种变化,NMF被用于在单细胞转录组数据中分离亚群,并已被证明优于PCA,具有更高的准确性和稳健性。同样...
(Principal Component Analysis, PCA) 在一组多变量的数据中,很多变量之间会存在相关性。其中一个原因是多个变量受同一因素影响,在基因表达量数据中这种情况普遍存在,因此需要处理冗余的信息。一个简单的处理方法是用较少的新变量代替原来的这组变量。小编再支招PCA法就是数据挖掘中常用的一种降维算法哦~ ...
Seurat 是一个R包,专为单细胞RNA-seq数据的QC、分析和探索而设计。Seurat旨在使用户能够从单细胞转录组学测量中识别和解释异质性来源,并整合不同类型的单细胞数据。 Seurat 使用各种计算技术(包括降维、聚类和可视化)来分析 scRNA-seq 数据。它采用主成分分析 (PCA) 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 算法将高维...