Conos R conos Nat. Methods Scanorama Python scanorama Nat. Biotech....但是如果你选择：单细胞降维聚类分群的另外一个工具选择Pagoda2，其实也有一个配套的单细胞数据集整合的算法选择conos，让我们来一起看看吧。...它的GitHub官网是：https://github.com/kharchenkolab/conos，感兴趣的可以读一下： 其主要的步骤和函数如下所示： # Construct Conos object..., where pl is a list of pagoda2 objects con <- Conos$new(pl) # Build joint graph con$buildGraph()...同样的构建Conos对象，并且整合，降维聚类分群，代码如下所示： ## 2.2 构建Conos对象 ---- con <- Conos$new(panel.preprocessed.seurat,
GLM-PCA on a Seurat Object[14] Townes et al, Genome Biology 2019 https://github.com/willtownes/glmpca Conos...Integration of datasets using Conos[15] Barkas et al, Nature Methods 2019 https://github.com/hms-dbmi.../conos LIGER Integrating Seurat objects using LIGER[16] Welch et al, Cell 2019 https://github.com/MacoskoLab...github.com/satijalab/seurat-wrappers/blob/master/docs/glmpca.html [15] Integration of datasets using Conos...https://github.com/satijalab/seurat-wrappers/blob/master/docs/conos.html [16] Integrating Seurat objects
图1. scGCN将标签从参考数据转移到查询数据的原理图概述 3 实验结果 ◆数据集内标签转移的性能 作者将scGCN与其他方法(Seurat v3、Conos、scmap和CHTAH)进行基准测试来评估...结果显示，scGCN的准确度得分(mean Acc=87%)始终高于Seurat v3 (mean Acc = 82.2%)和Conos (mean Acc = 82.3%)，明显优于scmap (mean...基于四种跨物种数据集的scGCN方法的性能 ◆跨组学类型数据集标签转移的性能 最后，作者在不同组学类型的数据集上对scGCN、Seurat v3和Conos算法进行了测试，使用四个开放的可访问配对数据集...尽管scGCN算法性能全面优于四种常用算法（Seurat v3、Conos、scmap和CHTAH），它依旧可以从几个方面进行改善： scGCN有一些AI模型的局限性，包括AI模型的黑盒子性质。
安装和测试数据的认识 因为pagoda2是成熟的R包，在CRAN可以直接下载，同时安装conos包，因为里面有测试数据。...代码如下所示： install.packages('pagoda2') install.packages('conos') 如果这两个包你安装有困难，建议花三五天重新学一学R语言哦，还有一个在GitHub
就标签转移准确性而言，scJoint将84%的细胞分配到正确的类型，比Seurat和Conos高14%和13%（图2d）。 ?...从质量上来说，scJoint更高的整体准确率（77%，而Seurat为60%，Conos为55%）。
reduction, Clustering） 11种批次矫正的单细胞整合处理流程（Seurat, scVI, MNN, fastMNN, Harmony, Scanorama, BBKNN, CSS, LIGER, Conos
10.1038/nbt.4096) 今天介绍这个 LIGER (https://doi.org/10.1101/459891) Harmony (https://doi.org/10.1101/461954) Conos
scMappR" "Signac" "SignacX" "SoupX" $Suggests [1] "BisqueRNA" "clustree" "conos
整合流程共包括了一个非矫正（Uncorrected）流程，以及11个算法（Seurat，scVI，MNN，fastMNN，Harmony，Scanorama，BBKNN，CSS，LIGER，Conos，...Uncorrected", "Seurat", "scVI", "MNN", "fastMNN", "Harmony", "Scanorama", "BBKNN", "CSS", "LIGER", "Conos...= "none", theme_use = "theme_blank" ) }) patchwork::wrap_plots(plotlist = plist2) 另外注意，BBKNN和Conos
, "UpSetR", "clustree", "conos
., SAUCIE, scVI, LIGER, Seurat3 CCA, fastMNN, Scanorama, and Conos), which handle only one batch vector
作者在多个数据集上与多种方法做了比较，包括在线iNMF和一些最先进的非在线单细胞数据整合方法，包括Seurat v3、Harmony、MNN、Conos、BBKNN、Scanorama、LIGER（即批量...MNN、scVI和Conos整合了许多数据集，但仍有一些常见的细胞类型没有得到很好的排列。
将这些特征在不同的数据集之间进行排列，使用排列的特征来识别细胞的集群（可解释为细胞类型），最后使用排列的特征和识别的集群作为二维可视化算法的输入，例如，MultiCCA、MNN Correct、Scanorama、Conos
meta.data属性 integration_method 用于矫正的算法，支持Seurat, scVI, MNN, fastMNN, Harmony, Scanorama, BBKNN, CSS, LIGER, Conos
Seurat、CONOS和Scanorama等数据集成方法也提供了细胞类型的自动分类方法。
关于这些数据集成方法的一个警告是，可能需要在减少批次效应的大小和解析细胞类型之间进行折衷;该参数可以在样本网络(CONOS)等方法中进行显式调优。
在更复杂的集成任务中，SAUCIE、LIGER、BBKNN 和Seurat v3等方法倾向于消除批次效应而不是保护生物变异，但DESC和Conos与之相反，而Scanorama、scVI和FastMNN
关于这些数据集成方法的一个警告是，可能需要在减少批次效应的大小和解析细胞类型之间进行折衷;该参数可以在样本网络(CONOS)等方法中进行显式调优。...Seurat、CONOS和Scanorama等数据集成方法也提供了细胞类型的自动分类方法。
数据集成方法（如Seurat、CONOS和Scanorama等）也可提供细胞类型的自动分类。
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