1 reciprocal PCA (RPCA) 介绍 在这一小节中,我们展示了一个略微修改的 scRNA-seq 数据整合的工作流程。我们没有利用 canonical correlation analysis('CCA')来识别 anchors,而是利用 reciprocal PCA ('RPCA')。当使用 RPCA 确定任意两个数据集之间的 anchors 时,我们将每个数据集投影到其他 PCA 空间中,并通过相...
verbose=FALSE)immune.combined<-RunPCA(immune.combined,npcs=30,verbose=FALSE)immune.combined<-RunUMAP(immune.combined,reduction="pca",dims=1:30)immune.combined<-FindNeighbors(immune
不再使用("CCA") 来识别锚点,而是使用 Reciprocal PCA(“RPCA”)。在使用RPCA确定任意两个数据集之间的锚点时,我们将每个数据集投影到其他 PCA 空间中,并按相同的邻近要求寻找锚点。两个工作流的命令基本相同,但两种方法可在不同的环境中应用。 CCA 非常适合在细胞类型保守时识别锚点,但在整个实验中,基因表达...
immune.combined <- RunPCA(immune.combined, npcs = 30, verbose = FALSE) immune.combined <- RunUMAP(immune.combined, reduction ="pca", dims = 1:30) immune.combined <- FindNeighbors(immune.combined, reduction ="pca", dims = 1:30) immune.combined <- FindClusters(immune.combined, resolution ...
ReciprocalProject(object.1 = object.1, object.2 = object.2, reduction = "pca", projected.name = "projectedpca", features = anchor.features, do.scale = FALSE, do.center = FALSE, slot = "scale.data", l2.norm = l2.norm, verbose = verbose) ...
1 reciprocal PCA (RPCA) 介绍 在这一小节中,我们展示了一个略微修改的 scRNA-seq 数据整合的工作流程。我们没有利用 canonical correlation analysis('CCA')来识别 anchors,而是利用 reciprocal PCA ('RPCA')。当使用 RPCA 确定任意两个数据集之间的 anchors 时,我们将每个数据集投影到其他 PCA 空间中,并通过相...
Reciprocal PCA (RPCA) Reference-based integration(参考矩阵) 我们需要关注一下函数FindIntegrationAnchors的参数reference: reference:Avector specifying theobject/s to be usedasa reference during integration.IfNULL(default),all pairwise anchors are found(no reference/s).Ifnot NULL,the corresponding ...
这是一个稍微修改的工作流程,用于整合 scRNA-seq 数据集。不再使用("CCA") 来识别锚点,而是使用 Reciprocal PCA(“RPCA”)。在使用RPCA确定任意两个数据集之间的锚点时,我们将每个数据集投影到其他 PCA 空间中,并按相同的邻近要求寻找锚点。两个工作流的命令基本相同,但两种方法可在不同的环境中应用。
2.RPCA (Reciprocal PCA) 原理: RPCA 是一种基于主成分分析(PCA)的整合方法,它通过在不同数据集之间的低维空间中找到共同的主成分来整合数据集。RPCA 将每个数据集独立地映射到一个低维空间,然后在这些低维空间中找到最大程度对齐的方向。 应用: RPCA 常用于数据整合步骤,如 Seurat 中的FindIntegrationAnchors。
in the 'RNA' assayDefaultAssay(immune.combined)<-"integrated"# Run the standard workflow for visualization and clusteringimmune.combined<-ScaleData(immune.combined,verbose=FALSE)immune.combined<-RunPCA(immune.combined,npcs=30,verbose=FALSE)immune.combined<-RunUMAP(immune.combined,reduction="pca",dims=...