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'...
plotPCA()需要两个参数作为输入:DESeqTransform对象和intgroup,即元数据中包含有关实验样本组信息列的名称。 抱歉,当前编辑器暂不支持代码块标记为text语言,您可操作将代码块语言设置为txt 代码语言:text 复制 # Plot PCA plotPCA(rld, intgroup="sampletype") PCA 默认情况下,plotPCA()使用前 500 个最易变的...
两种流行的降维技术是主成分分析(PCA;Pearson,1901) 和扩散图(diffusion maps ) 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...
plotPCA()需要两个参数作为输入:DESeqTransform对象和intgroup,即元数据中包含有关实验样本组信息列的名称。 # Plot PCA plotPCA(rld, intgroup="sampletype") PCA 默认情况下,plotPCA()使用前 500 个最易变的基因。您可以通过添加ntop=参数并指定您希望函数考虑的基因数量来更改此设置。 plotPCA()函数将只返...
主成分分析(PCA)是一种既强调相似性又强调变异的技术,用来在数据集中产生强模式(降维)。我们将在简要介绍PCA(改编自StatQuests/Josh Starmer的YouTube视频),强烈建议您浏览YouTube的StatQuest视频,有更全面的讲解。 解释一个简单例子 假设您已经量化了两个样本(或细胞)中四种基因的表达,您可以绘制这些基因的表达值,...
主成分分析PCA[1] 主成分分析(PCA)是一种技术,用于强调变化,并提出数据集中强大的模式(降维)。关于PCA的细节如下所示(基于来自StatQuest的材料[2],如果你想要更全面的描述,我们鼓励你探索StatQuest的视频[3]和我们更长的课程[4])。 假设我们有一个包含两个样本和四个基因的数据集。基于这个表达式数据,我们想要评...
对上述变化后的的数据执行 PCA降维。默认情况下,RunPCA只对先前确定的变量特征进行降维,# PCA降维 ...
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...
总而言之,tSNE不同于PCA(PCA主要目标是尽量去抓取群体中的主要效应),tSNE算法的主要目标是:在经历数据降维后(例如从2万基因降低到2个变量),在原始2万个基因的数据集中最相似的细胞,在降维后的数据中依然保持最为相似(紧密成簇)。这就保证了哪怕某些稀有细胞只有少量基因区别于其他细胞亚群,在tSNE中依然可以与其他...
默认情况下,RunPCA只对先前确定的变量特征进行降维, # PCA降维 pbmc <- RunPCA(pbmc, features = VariableFeatures(object = pbmc)) # 可视化 VizDimLoadings(pbmc, dims = 1:2, reduction = "pca") DimPlot(pbmc, reduction = "pca") 确定数据集维度 在单细胞RNA-Seq数据中,每个基因的表达受到大量的“...