第二种方法是Seurat官网极度推荐的,主要由于方法一的Normalization and variance stabilization流程存在一定问题,会造成基因表达量会与测序深度存在明显的相关关系等,因此提出了SCTransform进行预处理,然后再整合,其实后面的整合方法跟方法一的类型,只不过这里的前期预处理用的是SCTransform,而方法一用的是LogNormalize,因此整合...
sctransform认为：新增加的这1000个基因就包含了之前没有检测到的微弱的生物学差异。而且，即使使用全部的全部的基因去做下游分析，得到的结果也是和 sctransform 这3000个基因的结果相似 因为SCTransform对参数的要求不是很多，一般默认参数就能应付大多数情况，因此作者也给出了单行从创建对象到最后分群的结果 ...
基因表达数据处理 我们可以使用 SCTransform 对基因表达数据进行标准化，并使用 PCA 降低维度。DefaultAssay(...
在RES-A和RES-B中,簇3和簇5富集了相同TF基序的子集,簇5在所有样品中显示出一致的富集趋势(图2c)。簇3以FOXA1和JUND为特征,而簇5以CTCF、ETS和MYC为特征,尽管它们拥有不同的DAR,但ENZ诱导的簇6和簇7在RES-A或RES-B中并没有显示出TF基序的富集。值得一提的是,MYC和ESR1分别是RES-A和RES-B中所有簇中...
研究发现 TMM 和 quantile 未能使乳腺癌细胞(样品 A)或 B 淋巴细胞(样品 B)标准化,轮廓分数与非标准化原始数据相似(图 4a-g)。其他方法通过轮廓分数衡量,提供了类似的标准化。 sctransform 比 scran deconvolution、logCPM 或 Linnorm 的表现略好,因为它在所有标准化方法中的变化最小。
SCTransform标准化流程主要差别在于: 使用SCTransform()标准化, 而不是NormalizeData()。 使用3,000 或更多的特征进入下游分析。 使用PrepSCTIntegration()函数识别anchors。 当使用FindIntegrationAnchors(), 和IntegrateData(), 将参数normalization.method设置为SCT。
研究发现 TMM 和 quantile 未能使乳腺癌细胞(样品 A)或 B 淋巴细胞(样品 B)标准化,轮廓分数与非标准化原始数据相似(图 4a-g)。其他方法通过轮廓分数衡量,提供了类似的标准化。 sctransform 比 scran deconvolution、logCPM 或 Linnorm 的表现略好,因为它在所有标准化方法中的变化最小。 图4. 比较scRNA数据八...
或许大家会注意到R包Seurat提供了两种标准化的选择:log-normalization 和sctransform。Hafemeister et al.,[10] 对比了这两种方法,发现log-normalization对不同表达量的基因标准化效果不一致,只有中等以及低表达的基因被有效的标准化了,表明“size factor”并不是对所有基因都有效,并且这个是否有效的差异与测序深度相关...
sctransform - using the Pearson residuals from regularized negative binomial regression where sequencing depth is utilized as a covariate to remove technical artifacts. Interfaces with Seurat. Paper Hafemeister, Christoph, and Rahul Satija. "Normalization and Variance Stabilization of Single-Cell RNA-Seq...
研究发现 TMM 和 quantile 未能使乳腺癌细胞(样品 A)或 B 淋巴细胞(样品 B)标准化,轮廓分数与非标准化原始数据相似(图 4a-g)。其他方法通过轮廓分数衡量,提供了类似的标准化。 sctransform 比 scran deconvolution、logCPM 或 Linnorm 的表现略好,因为它在所有标准化方法中的变化最小。