第三单元第七讲：使用scRNA包学习Monocle2 课程链接在：http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?cid=53 关于monocle2
其实大家简单的搜索就能发现 trapnell 实验室虽然出了 monocle3 ，而且写的很清楚：Monocle 2 and Monocle 3 alpha are deprecated， Please use our new package, Monocle 3 ，如下所示的链接 ：
如果沿着y轴移动序列添加随机噪声，并随机化这些序列，那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇:
单细胞测序技术是近年最大的生命科学突破之一，相关文章频繁发表于各大顶级期刊，然而单细胞数据的分析依然是大家普遍面临的障碍。本专题将针对10X Genomics单细胞转录组数据演示各种主流分析，包括基于Seurat的基础分析、以及基于clusterProfiler、Monocle、SingleR等R包的延伸分析。不足之处请大家批评指正，欢迎添加Kinesin微信交流探讨！
第三单元第十一讲：使用monocle2分析文章数据 课程链接在：http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?cid=53 载入数据，创建对象 r
各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。图像压缩需要几个Python库，如下所示：
很多小伙伴在后台表示对单细胞数据分析里面的拟时序分析不理解，恰好最近看到了一个超级清晰明了的展现拟时序分析的作用的文献，分享给大家。它完美的展现了差异分析为什么不够，为什么拟时序分析就是差异分析的细节剖析。
拟时（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，通过拟时分析可以推断出发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程，在发育相关研究中使用频率较高。主要基于关键基因的表达模式，在拟时间中对单个细胞进行排序，模拟出时间发育过程的动态变化。
在前文scRNA-seq marker identification(二)，我们我们提到了差异分析，下面我们来详细了解下
之前在 差异分析及可视化 中使用monocle的plot_cell_clusters函数画出了PBMC的第4和第10群两种不同T细胞的差异。那么这个分析一定要用包装好的R包吗？不是的，即使不使用别人做的R包，自己也能利用作图原理画出来
对于上面提到的3个问题，我们可以使用Seurat探索3种不同类型的标记识别来解答。每种都有自己的优点和缺点：
在上篇文章中，我们初步探索了PHATE的使用方法，发现它在揭示一些连续分化过程中不同细胞状态之间的微小局部差异具有很好的效果，同时也能保留细胞全局的整体结构。在本节教程中，我们将复现演示近期发表在Science Immunology期刊上的一篇文章的结果，进一步学习PHATE的相关使用方法。
拟时（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况通过拟时分析可以来推断发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程。并非一定要不同时间段做实验的结果，因为细胞本身存在拟时序变化，细胞是有变化的，可以做拟时序分析。
不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，很幸运聚集了五个小伙伴携手共进，我们承诺不间断更新5个月，把我们这两年的学习成果全部掏出来给大家，包括5个栏目：
aPEAR包可以通过检测相似路径的聚类并将其可视化为富集网络，简化路径富集分析结果，其中节点和边分别描述路径和它们之间的相似性。这减少了重叠路径的冗余，并有助于注意数据中最重要的生物学问题。
Sarah Williams (2019). celaref: Single-cell RNAseq cell cluster labelling by reference. R package version 1.0.1.
本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。这样可以对高斯混合模型有一个最基本的理解，本文不会涉及数学，因为我们在以前的文章中进行过很详细的介绍。
💥聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一个簇内的对象之间具有较高的相似性，而不同簇的对象之间具有较大的差异性。
详见此链接：https://www.jianshu.com/p/34c23dbd9dc1
主要是针对单细胞转录组测序数据开发的，用来找不同细胞类型或者不同细胞状态的差异表达基因。分析起始是表达矩阵，作者推荐用比较老旧的Tophat+Cufflinks流程，或者RSEM, eXpress,Sailfish,等等。需要的是基于转录本的表达矩阵，我一般用subjunc+featureCounts 来获取表达矩阵。 2014年版本 由Cole Trapnell 于2014年在Nature Biotechnology 杂志发表，是一个略微复杂的R包，并给出了一个测试数据 ，下载地址是： Source co
选自Hackernoon 作者：Gaëtan Rickter 机器之心编译 参与：熊猫 相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。机器之心对本文进行了编译介绍，代码详情请访问原文。 我终于跑赢了标准普尔 500
从高通量测序数据中获得微生物关联网络已是一种常见的数据分析方法，使我们得以了解微生物群落在环境中的复杂相互作用。一般来说，网络分析工作流程包括几个步骤，包括零值处理，数据归一化以及计算微生物关联。另一方面，由于微生物之间的相互作用可能会在不同条件下发生变化（例如在健康个体和患者之间），因此识别两组之间的网络差异通常也是不可或缺的分析要点。
simplifyEnrichment可以将GO富集分析的结果简化，让用户能够得到最重要的信息！
PAGODA全称pathway and gene set overdispersion analysis，pagoda是2016年在nature methods发表的一个分析单细胞测序的方法，主要特点是在已知的重要信号通路基础上对细胞进行分类，以提高统计效力并揭示可能的功能性解释。同时RNA速率推断细胞演化velocyto是基于pagoda，因此有必要学一下pagoda。
一、DBSCAN聚类概述 基于密度的方法的特点是不依赖于距离，而是依赖于密度，从而克服基于距离的算法只能发现“球形”聚簇的缺点。 DBSCAN的核心思想是从某个核心点出发，不断向密度可达的区域扩张
共表达基因的寻找是转录组分析的一个部分，样品多可以使用WGCNA，样品少可直接通过聚类分析如K-means、K-medoids (比K-means更稳定)或Hcluster或设定pearson correlation阈值来选择共表达基因。 下面将实战演示K-means、K-medoids聚类操作和常见问题：如何聚类分析，如何确定合适的cluster数目，如何绘制共表达密度图、线图、热图、网络图等。 获得模拟数据集 MixSim是用来评估聚类算法效率生成模拟数据集的一个R包。 library(MixSim)
关于更加精细化的细节修改，下次再介绍。或者可以借助其他R包快速绘制好看的聚类分析图形。
尽管我个人非常不喜欢人们被划分圈子，因为这样就有了歧视、偏见、排挤和矛盾，但“物以类聚，人以群分”确实是一种客观的现实——这其中就蕴含着聚类分析的思想。 前面所提到的机器学习算法主要都是分类和回归，这两类的应用场景都很清晰，就是对分类型变量或者数值型变量的预测。聚类分析是一种根据样本之间的距离或者说是相似性（亲疏性），把越相似、差异越小的样本聚成一类（簇），最后形成多个簇，使同一个簇内部的样本相似度高，不同簇之间差异性高。 有人不理解分类和聚类的差别，其实这个很简单：分类是一个已知具体有几种情况的变量，
DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 是一种基于密度的聚类算法，基于密度的聚类寻找被低密度区域分离的高密度区域。常用于异常值或者离群点检测。
确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。
来源：机器学习杂货店本文约3500字，建议阅读10+分钟本文为你介绍 KMeans 的一个替代方案之一，高斯混合模型。 高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写 GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和 KMeans 非常相似，你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多，比如：它假设簇是球形的并且大小相同，这在大多数现实世界的场景中是无效的。并且它是硬聚类方法，这意味着每个数据点都分配给一个集群，这也是不
下面这个get_var_genes_pseudotime函数是作者包装好的（https://github.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq/blob/master/scripts/XX_analysis_dm.R），很长但不难理解。只需要自己进入作者的代码，将其中的变量替换成自己现有的变量，一步步操作理解即可。
ambari HDFS-HA 回滚 查看hdfs的信息 curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X GET http://centos1:8
在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方
Dash类似R语言中的Shiny包，可以使用纯Python代码而不需要学习HTML、CSS、JavaScript语言就可以快速搭建一个网站，dash-bootstrap-components是Dash的拓展，提供了很多特性。
因为有一些de_genes的SYMBOL没有对应的ENTREZID，因此看到少了100多个基因。
AI科技评论按，本文作者贝尔塔，原文载于知乎专栏数据分析与可视化，AI科技评论获其授权发布。 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。 数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 library(gclus) data(wine) head(wine) Loading required package:
Poisson scRNA Integration of Mixed Unknown Signals（PRIMUS）：混杂未知信号的泊松scRNA数据整合
实践中可以采用多种方式处理客户细分项目。在上篇中，我们为您介绍了第一种方法：Kmeans，在下篇中，我们将为您介绍后两种方法，帮助您更快成为高级数据科学家（DS)的读者。
细胞通讯研究领域涵盖的内容很广，如上图所示包括通讯方式、功能、信号分子以及各种途径的机制。细胞之间通讯的介质有很多，例如钙离子、脂质、多肽、蛋白、外泌体以及电信号等。利用单细胞转录组数据分析的细胞通讯，仅限于蛋白质配体-受体复合物介导的细胞间通讯。其分析的基础是基因表达数据和配体-受体数据库信息，例如转录组数据表明A、B细胞分别表达了基因α和β，通过数据库查询α和β是配体-受体关系，则认为A-B通过α-β途径进行了通讯。
这一章中，我们会涉及到聚类。聚类通常和非监督技巧组合到一起。这些技巧假设我们不知道结果变量。这会使结果模糊，以及实践客观。但是，聚类十分有用。我们会看到，我们可以使用聚类，将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况，通常，结果也不怎么正常。
单细胞专题 | 1.单细胞测序（10×genomics技术）的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵 单细胞专题 | 6.单细胞下游分析——不同类型的数据读入 单细胞专题 | 7.单细胞下游分析——常规分析流程案例一
通过使用Ward方法进行聚类从化合物库中选择各种化合物，Ward方法是分层聚类方法之一。
如果已知细胞有不同的来源，或者数据分析之后对细胞有注释需求都可以通过这个输入文件实现
参考文章：http://blog.csdn.net/xl890727/article/details/16898315 参考书籍：《机器学习导论》 任何分类和回归方法的复杂度都依赖于输入的数量，但为了减少存储量和计算时间，我们需要考虑降低问题的维度，丢弃不相关的特征。同时，当数据可以用较少的维度表示而不丢失信息时，我们可以对数据绘图，可视化分析它的结构和离群点。 特征降维是指采用一个低纬度的特征来表示高纬度。特征降维一般有两类方法：特征选择（Feature Selection）和特征提取（Feature Extraction）。 1.特征选择是从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征。最佳子集是以最少的维贡献最大的正确率，丢弃不重要的维，使用合适的误差函数进行，方法包括在向前选择（Forword Selection）和在向后选择（Backward Selection）。 2.特征提取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析） 。
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。
实际的科研项目中不可能只有一个样本，多样本的单细胞数据如何合并在一起，是否需要校正批次效应呢？先上一张图说明多样本scRNA数据的批次效应：
在本章中，我们将介绍基本的机器学习概念，即 ，前提是您具有一些统计学习和概率论的基本知识 。 您将了解机器学习技术的使用以及逻辑过程，这些逻辑过程将增进我们对数据集的性质和属性的了解。 整个过程的目的是建立可支持业务决策的描述性和预测性模型。
AI科技评论按：世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle，在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools，并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分免费提供给开发者。 日前，Kaggle 在博客公布了使用 HyperTools 的官方教程。其中包含两个例子：用 HyperTools 对蘑菇数据做可视化，以及对全球气象数据做可视化。示例包含代码，需要做数据降维可视化的童鞋，这是一篇不错的 HyperTools 上手教程。全文由AI科技评论编译。
编者按：世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle，在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools，并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分
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