【干货分享】10x 单细胞转录组常见Q&A(四)| 降维聚类专题
单细胞研究的重点就是对细胞进行分群和鉴定,然而单细胞测序数据是一个高维的复杂数据阵列,通常涉及到庞大的细胞数量,以及每个细胞中的众多基因。因此,面对复杂的数据阵列,在聚类之前,一般采用 PCA 方法进行适度降维以降低计算量和噪音,然后用 Leiden 方法寻找降维空间中邻近细胞网络的模块。最后,采用 tSNE 和 UMAP 两种非线性降维方法分别对单细胞群聚类结果作可视化分析展示。
657 人阅读发布时间:2023-01-04 11:00