Phenograph聚类方法

2024-01-07 21:38:09

Phenograph是一种用于深度分析的算法,主要评估单细胞RNA测序数据的深度。该算法的特点是能够在需要预先设定深度的情况下,自动地识别和分离出潜在的可能的细胞亚群。

Phenograph 的工作原理基于图论和社区发现的原理。具体步骤如下:

  1. 相似性计算: 对于给定的单细胞RNA测序数据,首先计算每一对细胞之间的相似性。通常使用的相似性度量包括欧氏距离、余弦相似性等。

  2. 图构建: 基于相似性计算结果,构建一个相似性图。图中的节点表示细胞,边表示细胞之间的相似性。相似性图的构建考虑到数据中的局部相似性结构。

  3. Louvain算法: 使用 Louvain 算法进行社区发现。Louvain 算法是一种用于发现网络中社区结构的方法,它可以将图中的节点划分成不同的社区,使得社区内部的连接紧密而社区之间的连接稀疏。

  4. 细胞聚类: 最后,根据 Louvain 算法的结果,将细胞划分为不同的聚类,每个聚类代表一个潜在的细胞亚群。

Phenograph 在处理单细胞RNA测序数据时表现出色,特别适用于发现细胞亚群之间的复杂关系。它已经被广泛应用于生物医学研究中,帮助科学家更好地理解细胞类型和状态的多样性。

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_43643082/article/details/135444908
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