1.scanpy.external.pp.mnn_correct第一步：将表达量按细胞进行归一化：，计算细胞之间归一化后的Euclidean距离。第二步：识别MNN（mutual nearest neighbors， 相互最近的邻居？）：假设两个batch，寻找batch1中每一个细胞的在batch2中最近的k个细胞（knn1），对batch2进行相同操作（knn2），knn1和knn2的关系的交
转载
2023-10-10 15:51:35
539阅读
# 使用Python处理批次效应的完整指南
## 1. 什么是批次效应？
在数据分析和实验设计中，批次效应是指不同实验批次之间的系统性误差，这可能导致数据的偏差。在生物学、医学和社会科学等领域，实验通常在多个时间点、地点或条件下进行，因此导致数据集中的变异不完全反映真实的生物或社会现象。
处理批次效应，对于提高数据对比分析的有效性和准确性至关重要。以下是我们实现批次效应校正的基本步骤：
#
之前我们根据GB 那篇文章了解到了对于常见的用于单细胞批次矫正分析的常见的方法Harmony LIGER以及Seurat3 等，那么文章也推荐如果是批次矫正后用于下游的分析的话推荐ComBat,MNN以及ZINB-WaVE以及scMerge这几种方法，但是其实这几种方法获得的批次效应处理和细胞类型聚类效果还不是很好。A test metric for assessing single-cell R
转载
2024-07-18 21:22:49
102阅读
R：https://www.r-project.org/ Rstudio: https://posit.co/products/open-source/rstudio/一.数据准备下载探针矩阵probe.txt和平台注释ann.txt部分平台注释文件不能下载，解决办法：gset <- getGEO("GSE149507",destdir = ".",getGPL = T)→gse
不仅仅是在使用公共的单细胞转录组数据，其实早在公共芯片数据或者RNA-seq数据挖掘中，就有人在考虑一个问题，这个数据的元信息作者会不会搞错了呢？以性别为例，我们很容易想到表达Y染色体上基因数据肯定是男性，但是我们也知道基因也不是任何时刻都表达，所以如果一个Y染色体上的基因不表达，ta未必是女性。因此我们需要一个比较可靠的标记基因，来确保对性别的区别是正确的。我最初的想法，也是对Y染色体的基因逐个
转载
2024-06-24 23:34:37
374阅读
在数据分析的时候，我们的目标是找到样本之间真实的生物学差异。但是这种真实的生物学因素往往会受到各种因素影响，举几个场景不同样本同一样本的生物学重复同一样本的技术重复同一样本在同一个实验室由同一团队在不同时间点处理同一细胞系/小鼠在不同实验室不同建库策略，10X平台，Drop-seq, SMART2-seq不同测序平台，BGI/Illumina不同分析流程(甚至一个工具的多个版本，如salmon，C
转载
2024-05-20 15:36:24
215阅读
此文章是通过学习瑞典国家生物信息学基础设施(NBIS) 所开放的单细胞分析教程加上网上所查找的资料，自身的理解所形成的，可能会有不足之处。该部分是整合不同批次的单细胞数据并矫正批次效应。整合方法目前，常见的整合方法一共有四种，具体如下：MarkdownLanguageLibraryRefCCARSeuratCellMNNR/PythonScater/ScanpyNat. Biotech.Conos
转载
2023-11-20 02:46:53
245阅读
前言异质性和潜在变量被认为是高通量实验中最主要的偏差和变异来源，而且在基因组实验中批次效应是最常见的变异来源。批次效应一般是由实验方式、实验日期、实验组别或实验操作人员不同而引起的，可以对数据分析过程和结果产生重大影响，因此去除批次效应十分重要。本文介绍一种比较常用的基于经验贝叶斯理论的批次校正方法：R包sva。（1）与其他Bioconductor包安装过程相同，只要通过以下两条语句就能轻松完成安
原创
2021-03-26 08:08:25
2829阅读
一、数据准备1 合并后的表达矩阵 exp_tcga.tpm <- read.csv(file = "exp_tcga.tpm.csv", header=T, row.names=1,check.names=FALSE)
exp_gtex.tpm <- read.csv(file = "exp_gtex.tpm.csv", header=T, row.names=1,check
# 批次效应与机器学习
在科学实验中，尤其是生物医学领域，批次效应是一个重要但常常被忽视的问题。它指的是由于实验条件的变化（如时间、设备、试剂等）而导致的实验结果的系统性偏差。这种偏差可能会严重影响数据分析的结果，尤其是在应用机器学习算法时。本文将探讨如何识别和减少批次效应，并提供相应的代码示例。
## 什么是批次效应？
在基因表达分析、蛋白质组学，甚至图像识别等领域，数据通常是在不同批次中
前面我在生信技能树推文：你确定你的差异基因找对了吗？ 提出了文章的转录组数据的60个样品并没有按照毒品上瘾与否这个表型来区分，而是不同人之间的异质性非常高，这个时候我提出来了一个解决方案，就是理论上就可以把人当做是一个批次效应，使用北京大学李程课题组开发的sva包的combat函数，把这样的效应去除一下，接着再找差异。当然了，去除批次效应的方法，肯定不止这一个，现在让我们列举并且比较一下
转载
2024-05-09 14:36:48
248阅读
构建完Seurat对象之后，我们还需对数据进行一些列的质控，参能进行降维聚类分析，QC对于后续的分析影响还是比较大的，所以要重视。一般下游分析QC包含：细胞基因检出数，低质量细胞基因检出数通常较低，双细胞或者同时捕获多个细胞会有很高的基因数。所以要去除低质量的，和过高的细胞。细胞检测出的分子数线粒体基因比例，一般低质量细胞或者死细胞线粒体基因检出数很高。但是特殊情况特殊对待，有些细胞功能活跃，线粒
转载
2024-04-18 13:20:00
196阅读
《原文链接Distributed liblinear 库》一、一些优化方法截断牛顿方法，也称为无Hessian优化，[1]是一系列优化算法，用于优化具有大量自变量的非线性函数。截断牛顿方法包括重复应用迭代优化算法来近似求解牛顿方程，以确定对函数参数的更新。内部解算器被截断，即仅运行有限次数的迭代。由此得出，对于截断的牛顿方法，内部求解器需要在有限次迭代中产生良好的近似; [2] 共轭梯度已被建议并
简介批次效应（Batch effect）往往是是不同时间、不同操作者、不同试剂、不同仪器导致的实验误差，与研究中的生物或科学变量无关。批次效应对低维分子测量如 Western Blot 和 qPCR 影响较小，但对高通量测序数据的影响显著。其不利影响包括：可能扭曲生物学差异，在基因表达相关性分析如WGCNA中可能影响基因间的相关性等。批次效应的具体情形如：肿瘤样本都在周一测序，正常组织样
转载
2024-03-18 21:51:36
705阅读
欢迎关注”生信修炼手册”!SVA适用于高维数据的批次效应校正，支持以下数据1. 基因芯片2. RNA-seq
原创
2022-06-21 08:54:51
1276阅读
这期推荐软件包SVA: 基于高通量测序数据去除批次效应，下面我们就看看怎么来实现吧！简 介异质性和潜在变量现在被广泛认为是高通量实验中偏差和变异性的主要来源。基因组实验中最著名的潜在变异来源是批效应——当样本在不同的日子、不同的小组或由不同的人处理时。然而，还有大量其他变量可能对高通量测量产生重大影响。在这里，我们描述
什么是批次效应？大型的单细胞测序项目一般都会产生许多细胞，这些样本制备过程很难保持时间一致、试剂一致，另外上机测序的时候也不一定在同一个测序仪上。具体可以看这篇文章：https://www.nature.com/articles/nrg2825Batch effects are sub-groups of measurements that have qualitatively different
原创
2023-10-31 14:48:12
291阅读
生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析（Nature重磅
原创
2023-07-19 10:37:39
95阅读
基因表达数据批次效应去除方法的研究进展李飒 , 赵毅强 摘要：在组学和大数据时代，整合分析材料相同但时间、平台、方法、技术和实验室等不同批次的表达数据集将成为常态。但是，不同批次数据集由于非生物因素影响会产生批次效应，这种批次效应可能会对试验结果产生严重影响，甚至导致错误结论。本文介绍了几种去除基因表达数据批次效应的方法
转载
2024-05-27 23:01:56
195阅读
前文讲了什么是批次效应和有哪些影响，我们继续往下看……怎么确认数据有应的影响。如下面右图中可见W...
转载
2023-05-02 22:59:13
112阅读
