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...
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...
主成分分析PCA 主成分分析是一种线性方法,通过最大化每个进一步维度中捕获的残差来生成降维。尽管 PCA 并不像非线性方法那样能够捕获很少维度的数据结构,但它是目前许多可用的聚类或轨迹推断分析工具的基础。 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...
我们将使用数据集的归一化结果来进行降维和可视化。 adata.X = adata.layers["log1p_norm"] 7.1 PCA PCA通过原始数据集的正交变换创建一组新的不相关变量,即所谓的主成分(PC)。PC是原始数据集中特征的线性组合,并按方差降序排列以定义变换。通过排序,通常第一个PC成分的方差可能最大。去除方差最低的PC,以有效...
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,我们期望生...
对于单细胞RNA测序数据,通常需要进行2次降维处理,分别为主成分分析(PCA)降维和t-SNE/UMAP降维,并进行可视化。 PCA PCA是一种数学线性维度算法,它利用正交变换将一系列可能线性相关的变量转换为新的线性不相关的变量,从而利用新的变量在低维上显示数据的特征。PCA已广泛应用于scRNA-seq研究,以克服任何单一特征中的...
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...
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...
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...