小沐同学(AI)|单细胞测序100问(73)-分析篇
作者：上海百沐生物科技有限公司点击蓝字关注我们
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Q：降维
A:
并非所有基因都具有信息性，并且对于基于其表达谱的细胞类型聚类任务很重要。我们的目标是通过特征选择来降低数据的维度，下一步可以通过降维算法进一步降低单细胞 RNA-seq 数据的维度。这些算法是预处理过程中降低数据复杂性和可视化的重要步骤。几种降维技术已被开发并用于单细胞数据分析。
注：降维将高维数据嵌入到低维空间中。低维表示仍然捕获数据的底层结构，同时具有尽可能少的维度。在这里，我们将一个三维物体想象成二维。
使用T分布随机近邻嵌入 (t-SNE)，因为它能产生最佳的整体性能。UMAP 显示出最高的稳定性并能最好地分离原始细胞群。仍得一提的另一个降维方法是主成分分析（PCA），它仍然被广泛使用。
一般来说，如果选择了特定的初始化选择，t-SNE 和 UMAP 非常稳健，并且基本上是等效的。
公司简介
百沐生物是一家以AI为核心驱动力的生物科技公司，专注于将人工智能（AI）技术与生物科技深度融合，为生命科学研究和精准医疗领域带来创新解决方案。核心团队由中科院、复旦大学、协和医院等知名科研院所的卓越科学家以及来自阿里、美团、小米、生物医药集团等头部互联网科技公司和大型药企集团的综合背景精英组成。公司产品涉及单细胞测序、基因组、转录组、表观组、代谢组、微生物组、空间组学等多组学实验及基于AI的生物信息分析挖掘，以及基因编辑、DNA合成等服务。
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