这篇文章将为大家详细讲解有关怎么使用scater包对单细胞转录组数据进行降维分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。对于单细胞 香港云主机转录组的数据，常用的降维方法有以下3种PCAt-SNEDifffusion map
通过scater这个R包，可以方便的进行降维分析，安装方式如下具体的操作步骤如下对于单细胞的数据，专门制定了一个名为SingleCellExperiment的类，用来存储相关数据。我们首先要做的就将相关数据导入到R中，只需要下两种数据即可，第一种是基因的表达量数据，每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞，示意如下第二种是细胞的相关信息，可以是细胞的名字，采样时间，来源组织，处理条件等metadata, 每一行是一个细胞，每一列是一种属性，示意如下通过这两种数据，就可以构建出一个SingleCellExperiment对象，代码如下注意必须要进行归一化操作。PCA是应用的最广泛的降维方法，在scater中，通过一下方式可以快速的得到PCA降维后的结果，代码如下生成的图片如下t-SNE降维算法的代码如下生成的图片如下本质上是通过调用Rtsne这个包来进行t-SNE降维分析。Diffusion Map简称DM降维算法，代码如下生成的图片如下本质上是通过调用destiny这个包来进行降维分析。scater这个R包不仅提供了各种降维分析的算法，还提供了数据QC, 基因表达量可视化等功能。关于怎么使用scater包对单细胞转录组数据进行降维分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
这篇文章主要讲解了“Python实现弹球小游戏代码分享”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python实现弹球小游戏代码分享”吧！整个游戏实现比较简单，只需在安装python的电脑上即可运行，玩游戏，…
免责声明：本站发布的图片视频文字，以转载和分享为主，文章观点不代表本站立场，本站不承担相关法律责任；如果涉及侵权请联系邮箱：360163164@qq.com举报，并提供相关证据，经查实将立刻删除涉嫌侵权内容。
微信扫一扫 
