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...
聚类分析是RNA分析中非常常用的一个手段,它是通过多个样本的全基因表达谱的对比来找到它们之间的相似性和相近的关系。 这是一张RNA聚类分析的图,横轴表示样本,纵轴表示基因。通过聚类分析,我们可以看到,在这个群体中,样本被分成了3个群体。每个群体的内部都有相似的表达特征,同时,我们也可以看到,基因的表达是成簇的。
聚类分析呐,是RNA分析中非常常用的一个手段。它是通过多个样本的全基因表达谱对比,来找到它们之间的相似性和相近关系。这是一张聚类分析的图,横轴是样本,纵轴是基因。通过聚类分析,可以发现:在这个群体中,样本被分成了3个群体。 每个群体的内部呐,都有着相似的表达特征。同时,我们还可以看到,基因的表达,也是成簇的...
接下来,作者将这种跨物种分析扩展到其他细胞类型。与基于归一化表达的标准聚类(产生强大的物种驱动聚类)不同,SCENIC分析有效地按细胞类型对细胞进行了分组(下图)。这表明网络活性的评分是可靠的(robust),可以用来克服批处理或测序方法等技术影响。 上图为:人和小鼠大脑scRNA-seq数据基于GRN活性的联合聚类,彩色标注的TF...
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...
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...
接下来我们继续多时间点样本实战分析流程的第二部分:聚类和富集分析。第一部分的完整流程请参照:RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 多时间点数据的聚类 前面我们发现70% 的基因是差异表达的,几乎所有通路都受到处理的影响。因此,分析流程的下一步是根据基因表达对处理的动态反应进行聚类。
scRNA-seq分析中的重要步骤是通过聚类识别细胞群体或类型。有关细胞类型的知识可以揭示跨组织,发育阶段和生物的细胞异质性,并增进我们对健康和疾病中细胞和基因功能的了解。尽管scRNA-seq具有空前的强大功能,但高维性和高水平技术噪音仍然是鉴定细胞类型的主要障碍。目前流行的scRNA-seq聚类方法对于细胞类型密切相关或测...
为了更全面地揭示Mcl1在乳腺发育中的调控作用,本研究帮助客户采用层次聚类和多维缩放(MDS)等方法对RNA-seq数据进行深入分析。层次聚类可以帮助我们识别不同样本之间的相似性和差异性,从而揭示乳腺发育过程中不同阶段的基因表达模式。而MDS则可以将高维的基因表达数据转化为低维空间中的点,便于我们进行可视化和模式识别。