load("umi_umiqc.Rdata")umi.qc 4PCA的影响因素 4.1 sum 我们可以利用PCA来探索不同因素对PCA的影响。这里我们看一下sum。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 umi.qc<-runPCA(umi.qc,exprs_values="logcounts_raw")dim(reducedDim(umi.qc,"PCA"))plotPCA(umi.qc,colour_by="batch",...
这样,细胞之间的距离代表表达上的相似性。 要生成这些可视化效果,我们需要首先运行PCA和UMAP方法。让我们从PCA开始。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # RunPCAseurat_integrated<-RunPCA(object=seurat_integrated)# PlotPCAPCAPlot(seurat_integrated,split.by="sample") 通过PCA映射,我们可以看到...
对于单细胞数据集,通常使用主成分分析(PCA)等传统方式进行聚类,但是这些方式在处理连续性的数据时可能会表现不佳。因此,通常使用流行学习算法(Manifold learning algorithms)来学习数据的连续结构。流行学习算法可以更好地捕捉数据中的复杂结构和连续变化,有助于更准确地划分苏聚集。 其他聚类算法还有:K-均值(K-means)...
主成分分析 (PCA) 主成分分析(PCA)是一种用于强调变异性和相似性,并在数据集中找出突出特征的技术(降低维度)。我们将在本文中简要介绍一下PCA(改编自StatQuests/Josh Starmer的YouTube视频),但强烈建议你去研究StatQuest的视频,以获得更全面的解释/理解。 如果你在两个样本(或细胞)中量化了四个基因的表达,你可...
对于单细胞数据集,通常使用主成分分析(PCA)等传统方式进行聚类,但是这些方式在处理连续性的数据时可能会表现不佳。因此,通常使用流行学习算法(Manifold learning algorithms)来学习数据的连续结构。流行学习算法可以更好地捕捉数据中的复杂结构和连续变化,有助于更准确地划分苏聚集。其他聚类算法还有:K-均值(K-means)、...
scRNA-seq:降维(PCA、tSNE、UMAP) #rna-seq原理 #rna-seq视频讲解 #rna-seq数据分析课程#rna-seq分析 #flowhub #生信分析 #生信实验室 #生信云 #rna-seq结果解读 我们现在完成了数据的预处理。是时候谈谈降维了。 我们不会详细介绍数学细节,而是旨在直观地了解降维方法(PCA、tSNE、UMAP)如何工作。我们想学习如...
PCA是一种线性降维算法,它假设数据近似正态分布。t-分布随机近邻嵌入(t-SNE)是一种主要用于高维数据可视化的非线性方法。PCA和t-SNE在不同的scRNA-seq研究中被广泛应用,将被识别的细胞可视化成不同的亚群。值得注意的是,两者也都具有各自的缺点,PCA不能有效地表示scRNA-seq数据的复杂结构,而t-SNE具有计算时间慢...
每个点表示一个样本。PCA图显示OSCC组织和NAT的DNA羟甲基化模式的不同特征。每个点表示一个样本。柱状图显示不同样本中甲基化或羟甲基化胞嘧啶比例。5hmC修饰位点中5hmC百分比和5hmC修饰位点中5mC百分比。小提琴图显示OSCC和NAT样本的整体甲基化水平。小提琴图显示OSCC和NAT样本的整体羟甲基化水平。
进行PCA分析并绘图，观察不同条件下的细胞聚类情况，识别需要整合的细胞类型。聚合样本：通过使用SCTransform识别共享的高变异基因，聚合来自不同条件的样本，确保相同细胞类型的一致性。聚合分析通过CCA方法找到伙伴或锚点，进行跨条件聚合，确保细胞类型的一致性与生物学特征的共同识别。最终，通过PCA和UMAP...
通过乘法进行矩阵投影是快速且可扩展的即使对于非常大的数据集也是如此并且在未来的扩展中可以作为基于分解数据的代表性子集然后将整个矩阵投影到空间中的快速近似降维方法的基础 Nature子刊将对应分析(CA)应用于scRNA-seq数据的降维、批量整合和可视化 有效降维对于scRNA-seq分析至关重要。主成分分析(PCA)被广泛使用,但...