首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    单细胞分析十八般武艺1:harmony

    Harmony需要输入低维空间的坐标值(embedding),一般使用PCA的降维结果。Harmony导入PCA的降维数据后,会采用soft k-means clustering算法将细胞聚类。常用的聚类算法仅考虑细胞在低维空间的距离,但是soft clustering算法会考虑我们提供的校正因素。这就好比我们的高考加分制度,小明高考成绩本来达不到A大学的录取分数线,但是他有一项省级竞赛一等奖加10分就够线了。同样的道理,细胞c2距离cluster1有点远,本来不能算作cluster1的一份子;但是c2和cluster1的细胞来自不同的数据集,因为我们期望不同的数据集融合,所以破例让它加入cluster1了。聚类之后先计算每个cluster内各个数据集的细胞的中心点,然后根据这些中心点计算各个cluster的中心点。最后通过算法让cluster内的细胞向中心聚集,实在收敛不了的离群细胞就过滤掉。调整之后的数据重复:聚类—计算cluster中心点—收敛细胞—聚类的过程,不断迭代直至聚类效果趋于稳定。

    09

    单细胞转录组高级分析二:转录调控网络分析

    组织内细胞异质性的基础是细胞转录状态的差异,转录状态的特异性又是由转录因子主导的基因调控网络(GRNs)决定并维持稳定的。因此分析单细胞的GRNs有助于深入挖掘细胞异质性背后的生物学意义,并为疾病的诊断、治疗以及发育分化的研究提供有价值的线索。然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点,给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。Single-cell regulatory network inference and clustering (SCENIC)是一种专为单细胞数据开发的GRNs算法,它的创新之处在于引入了转录因子motif序列验证统计学方法推断的基因共表达网络,从而识别高可靠性的由转录因子主导的GRNs。SCENIC相关的文章2017年首先发表于nature methods,2020年又将流程整理后发表于nature protocls。需要深入了解分析原理和流程的朋友可以参考这两篇文章:

    05
    领券