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tsne降维权威发布_tsne降维原理(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

tsne降维

𐟔 生信分析达人，专业服务 𐟌Ÿ 生信分析与画图，专业服务包括TCGA，GEO数据挖掘，芯片数据分析，bulk-RNA测序，单细胞转录组下游分析，具体如下: 【分析】数据整合与表达矩阵处理使用DEseq2, EsgeR, Limma进行差异分析 GSEA，GO，KEGG富集分析 Cibersort，Estimate免疫浸润分析单细胞数据处理，降维聚类，tsne umap可视化，细胞注释单细胞差异分析，GSEA富集分析 Motif转录因子富集分析 AUcell分析 Scenic调控网络分析 monocle拟时序分析细胞互作与通讯 InferCNV 【画图】生存曲线，火山图，热图，小提琴图，棘状图，柱状图，气泡图，维度图，GSEA曲线图，散点图，箱线图，时间轨迹图，tsne umap降维图，PCA图，峰峦图，圈图，和弦图，溪流图

𐟎裀绘图工具】多种图形绘制功能一览 𐟎蠧𛘥›𞥷奅𗦔歷多种图形绘制，包括但不限于：生存曲线 𐟓ˆ 火山图 𐟌‹ 热图 𐟔劥𐏦琴图 𐟎𛊦㘧Š𖥛𞠰ŸŒ𑊩Ÿ榁饛𞠰Ÿ“‰ 柱状图 𐟓Š 气泡图 𐟒犧𛴥𚦥›𞠰Ÿ“ GSEA曲线图 𐟓ˆ 散点图 𐟓 箱线图 𐟓Š 时间轨迹图 ⏳ tsne umap降维图 𐟌 PCA图 𐟓Š 峰峦图 ⛰️ 圈图 𐟔„ 和弦图 𐟎𖊦𚪦𕁥›𞠰ŸŒŠ 甲基化测序分析 𐟧슧𓕥ˆ›新 𐟒እ•细胞测序 𐟔슥𗮥𜂥ˆ†析 𐟔 富集分析 𐟓Š 预后生存分析 ⏳ 聚类分析 𐟓‰ SCIGEO数据挖掘 𐟌 生信分析指导 𐟧 meta分析 𐟓Š 数据处理 𐟒𛊤𘪦€祌–展示 𐟌Ÿ R语言相关生信分析 ✍️ TCGA及GEO数据挖掘 𐟌 文章复现 𐟓 多数据集合并 𐟓‚ 差异分析 𐟔 Cor相关性分析 𐟓Š COX生存分析 ⏳ GO富集分析 𐟓Š GSEA富集分析 𐟓ˆ KEGG分析 𐟌 LASSO回归分析 𐟓Š SSGSEA分析 𐟓ˆ 免疫浸润分析 𐟧ꊦ— 监督聚类 𐟔 ceRNA网络分析 𐟌 靶基因预测 𐟎𘴥𚊦补ž‹构建 𐟏劥ˆ—线图绘制 𐟓Š 孟德尔随机化分析 𐟧슔CGA/GEO/ICGC数据库挖掘 𐟌

单细胞数据分析，一文搞定！单细胞数据分析是一个充满挑战和发现的领域，涵盖了从基因组学到细胞通讯的多个方面。以下是一些关键的分析步骤和方法，帮助你深入探索单细胞数据：样本质控/降维/聚类/双细胞去除 𐟧ꊥ䚦 𗦜즕𔥐ˆ（Harmony） 𐟌 细胞亚群注释 𐟓š NNLS样本亚群迁移 𐟌 Augur：基于随机森林判定细胞亚群转录组扰动 𐟌𓊍agellan：基于随机森林判定空转区域最大扰动（空间转录组） 𐟌Œ 亚群细分（提取感兴趣亚群重新聚类） 𐟔 各细胞类型占比 𐟓Š 差异基因计算及可视化 𐟎芍arker基因计算及可视化（气泡图/热图/小提琴图/UMAP或TSNE基因表达展示） 𐟌Ÿ 功能富集分析 𐟔슇SVA分析 𐟓ˆ 细胞亚群GO/KEGG分析 𐟓Š 通路差异得分计算 𐟓Š AUCell通路活性打分 𐟌€ PHATE 𐟌🊧𛆨ƒž通讯分析 𐟓ኃellChat细胞通讯推断 𐟔 CellPhoneDB细胞通讯分析 𐟓𖊦‹Ÿ时间分析 ⏳ Monocle2 ⏳ Monocle3 ⏳ inferCNV、copycat 𐟧슓CENIC分析 𐟌 非负矩阵分解NMF 𐟧銒NA动力学 ⚡ 转录组与VDJ联合分析 𐟧슧麩—𔨽쥽•组联合分析 𐟌 scATAC-seq联合分析 𐟧슊这些工具和方法可以帮助你从单细胞测序数据中提取有价值的生物学信息，进一步了解细胞的复杂性和多样性。无论是单细胞个性化分析、转录组研究还是空间转录组分析，这些技术都能为你提供深入的见解。

机器学习软件 𐟓Š 生物医学研究中的机器学习与深度学习算法 𐟓Š 在生物医学研究中，机器学习和深度学习算法发挥着至关重要的作用。它们帮助科学家从复杂的数据集中提取有价值的信息，从而推动医疗技术的进步。以下是这些算法的具体应用和分类：监督学习 𐟎œ𚥙襭椹：支持向量机（SVM）：用于癌症与健康分类（基因表达）。 K近邻（KNN）：用于多分类组织分类（基因表达）。回归分析（Regression）：用于全基因组关联分析（SNP）。随机森林（Random Forest）：用于基于路径的分类（基因表达，SNP）。深度学习：卷积神经网络（CNN）：用于蛋白质二级结构预测（氨基酸序列）。循环神经网络（RNN）：用于序列相似性预测（核苷酸序列）。无监督学习 𐟌 聚类分析（Clustering）：层次聚类（Hierarchical）：用于蛋白质家族聚类（氨基酸序列）。 K均值聚类（K-means）：用于按染色体聚类基因（基因表达）。降维技术（Dimensionality Reduction）：主成分分析（PCA）：用于异常值分类（基因表达）。 t-分布随机邻域嵌入（tSNE）：用于数据可视化（单细胞RNA测序）。非负矩阵分解（NMF）：用于聚类基因表达谱（基因表达）。这些算法在生物医学研究中扮演着关键角色，帮助科学家从复杂数据集中提取有价值的信息，推动医疗技术的进步。

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