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单细胞统计数据体细胞归类与作用发掘的遗传基因分析方法详细介绍
2019-09-05作者:浏览次数:45

触碰过单细胞转录组统计数据的朋友们都了解,统计数据的关键結果取决于依据每一体细胞的基因的表达统计数据,来对体细胞开展“分类”归类。目前通用性的剖析构思给出:最先依据转录组稀疏矩阵,根据测算和剖析,寻找不一样的体细胞Cluster,并寻找每类别集群服务器的Marker遗传基因。依据现有对体细胞特殊Marker遗传基因的了解,来对体细胞将会的集群服务器开展归类。因而,在该架构下,可以 获得下列图:

所述結果有两个特性:1.根据在Marker遗传基因中找寻存有的体细胞marker对体细胞开展标识,但没法得出可信性点评;2.只有用1个基因的表达方式来反映体细胞特点,没法一起对好多个遗传基因开展融合展现。因而,能否将所述好几个遗传基因一起对体细胞“分类”結果开展归类和量化分析,从遗传基因集的视角来反映体细胞的类群。

GSEA坚信大家都很了解,根据遗传基因集的视角,能够 去点评样版间的作用差别,寻找关键的作用和hallmarkers。可是,因为单细胞统计数据对比基本统计数据有统计数据稀少和体细胞总数多的特性,用单细胞来开展传统式的GSEA剖析变的没办法保持。好运的是,拥有所述的单细胞遗传基因集统计分析方法,人们就能够 用不一样作用遗传基因集,来保持对单细胞的体细胞作用含有。人们以氧化磷酸化作用遗传基因集统计数据为基本,对所述体细胞集群服务器开展剖析和数据可视化展现,给出图:

结果显示,在该统计数据中,左侧色调较深地区的体细胞明显含有氧化磷酸化体细胞作用。








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