对于一些混合的细胞群体,特别是非背侧端脑的细胞,需要进一步确认它们是否真的是应该混合的相同类型的细胞。 你可能已经注意到,Harmony 默认使用 PCA 结果作为输入,并针对每个细胞的 PCs 进行校正迭代。因此,影响原始 PCA 的参数,比如在FindVariableFeatures中用于识别高变异基因的nfeatures,可能会对整合结果产生影响。如果...
对于单细胞RNA测序数据,所谓的线性降维通常是指主成分分析,简称PCA。 seurat<-RunPCA(seurat,npcs=50) 对于一个数据集,可以计算的主成分(PCs)的数量,取决于高变异基因的数量或细胞的数量,取两者中的较小值。但是,这些主成分中大多数并不提供有用的信息,它们仅仅代表了随机噪声。只有最重要的那些主成分才是有信息...
CSS 在合并数据集时基于定义的 PCA 对每个数据集进行聚类,因此在FindVariableFeatures函数中的nfeatures参数以及cluster_sim_spectrum函数中的dims参数都会影响所使用的主成分。此外,CSS 对每个数据集独立进行聚类,其中cluster_sim_spectrum函数的cluster_resolution参数(默认值为cluster_resolution = 0.6)定义了聚类的分辨率。
对于单细胞RNA测序数据,所谓的线性降维通常是指主成分分析,简称PCA。 代码语言:javascript 复制 seurat<-RunPCA(seurat,npcs=50) 对于一个数据集,可以计算的主成分(PCs)的数量,取决于高变异基因的数量或细胞的数量,取两者中的较小值。但是,这些主成分中大多数并不提供有用的信息,它们仅仅代表了随机噪声。只有最重...
对于单细胞RNA测序数据,所谓的线性降维通常是指主成分分析,简称PCA。 seurat <- RunPCA(seurat, npcs = 50) 对于一个数据集,可以计算的主成分(PCs)的数量,取决于高变异基因的数量或细胞的数量,取两者中的较小值。但是,这些主成分中大多数并不提供有用的信息,它们仅仅代表了随机噪声。只有最重要的那些主成分才...
model.matrix(~as.factor(Modtype))# 使用PCA查看批次效应library(FactoMineR)library(factoextra)pre.pca<-PCA(t(exp),graph=FALSE)fviz_pca_ind(pre.pca,geom=c("point","text"),col.ind=condition$batch,addEllipses=TRUE)# 也通过使用Hierarchical clustering的聚类方法dist_mat<-dist(t(exp))clustering<-...
与数据整合时使用 CCA 生成一个联合空间不同,数据转移默认将参考数据中的相同 PCA 转换应用于查询数据集以识别锚点。 不校正任何表达值,因此不会创建两个数据集的联合嵌入;相反,可以将查询数据中的细胞投影到参考嵌入中。除了嵌入,还可以投影细胞标签,以便可以将参考图谱中的 '转移' 标签到查询数据集中进行注释。
它接受合并后的 Seurat 对象(在第1步生成的那个)作为输入,并且需要告诉函数使用哪个元数据特征作为批次身份。它返回一个 Seurat 对象,并添加了一个名为harmony的更多校正。它就像校正后的 PCA,因此应该明确告诉 Seurat 在后续分析中使用harmony校正,包括制作 UMAP 嵌入和识别细胞聚类。
3.13.7 主成分分析 主成分分析(PCA)是一种统计过程,它使用变换将一组观测值转换为一组称为主成分的线性不相关变量的值。进行变换的目的是使第一个主成分尽可能多地解释数据中的变异性,并且每个后续主成分在必须与前一个成分正交的约束下,解释最大的可能方差。
PCA分析:``` plot_pca(vsd, PC_x = 1, PC_y = 2, color_by = "treatment") 差异表达分析:``` dds <- estimateSizeFactors(dds) plot_gene("CLEC2B", dds, x_var = "mutation", color_by = "treatment") 多因子差异分析:``` dds$mutation <- as.factor(dds$mutation) ...