如何理解归一化和对数转换 sc.pp.normalize_total sc.pp.log1p seurat scanpy

1 normalize?

# Normalize data
sc.pp.normalize_total(adata_vis_plt, target_sum=1e4)

这段代码使用了sc.pp.normalize_total()函数对数据进行归一化处理。normalize_total()函数是Scanpy库（用于单细胞RNA测序分析的Python库）中的一个函数。它将adata_vis_plt数据对象中的每个细胞的表达量进行归一化，使得归一化后的总和等于目标和（这里是1万）。归一化可以有效地消除不同细胞之间的技术因素差异。

2 loglp?

# Log transformation

sc.pp.log1p(adata_vis_plt)

这段代码使用了sc.pp.log1p()函数对数据进行对数转换。log1p()函数计算X = log(X + 1)，其中log表示自然对数（以e为底），除非指定了其他的底数。对数转换可以将原始数据中的大范围变化映射到一个较小的范围，有助于减小数据的偏度，并提高后续分析的可靠性。

Seurat 在数据处理中包含了一个标准化步骤，即 NormalizeData 函数，该函数会将每个基因的表达值除以总表达值，并按照一定比例对每个细胞进行缩放。这样的标准化可以使得各个样本之间的表达值范围更加一致，方便后续的比较和分析。此外，Seurat 还提供了 ScaleData 函数，用于对已经标准化后的数据进行缩放，使得每个基因的表达值都具有均值为 0，标准差为 1 的特性。这种缩放策略可以减少各个基因之间的表达值范围差异，提高聚类和可视化的效果。

相比之下，Scanpy 对数据处理的方式则更加灵活。Scanpy 不要求用户在数据处理过程中必须进行标准化和缩放，但是允许用户根据实际需要选择是否进行这些步骤。例如，用户可以使用 AnnData 对象的 .raw 属性保存原始的数据，然后使用 .X 属性保存标准化或缩放后的数据。因此，Scanpy 可以适应不同的数据类型和分析需求，并且允许用户根据需要选择不同的处理方式。

Scanpy 和 Seurat?之间的对等函数

在 Scanpy 和 Seurat 之间，并不存在完全一对一的函数对应关系，但是它们提供了类似的功能，可以根据需要进行组合和使用以达到标准化和缩放的效果。

下面是一些 Scanpy 中常用的函数和其在 Seurat 中的类似功能：

1. pp.normalize_total（Scanpy）对应于 NormalizeData（Seurat）。这两个函数都用于对数据进行全局归一化，使得每个细胞的总表达值相等或接近。

2. pp.log1p（Scanpy）对应于 LogNormalize（Seurat）。这两个函数都用于对数据进行对数转换，以减小不同细胞之间的表达值范围差异。

3. pp.scale（Scanpy）对应于 ScaleData（Seurat）。这两个函数都用于对已经标准化后的数据进行缩放，使得每个基因的表达值都具有均值为 0，标准差为 1 的特性。

4. pp.regress_out（Scanpy）对应于 ReggressOut（Seurat）。这两个函数都用于去除技术因素对表达数据的影响，例如批次效应或测序深度。

需要注意的是，虽然这些函数在功能上类似，但在具体的实现和参数设置上可能会有差异。