scRNA-seq有什么推荐的监督聚类方式吗？ scRNA-seq数据是单细胞RNA测序数据，通常涉及大量基因和细胞。为了更好地理解细胞类型之间的差异，可以使用监督聚类方法。 可以用关注的基因进行有监督的降维聚类吗？ 是的，您可以使用关注的基因进行有监督的降维聚类。这种方法被称为有监督降维或有监督聚类。它利用已知的类别标签（例如细胞类型）来引导降维过程，以使得细胞在降维空间中更好地分离为不同的类别。 有监督降维方法中的一种常用技术是t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding），它可以在保留全局结构的同时，优化类别间的距离。您可以使用t-SNE算法并指定关注的基因作为输入，从而获得基于这些基因的有监督降维聚类结果。 将关注的基因加入VariableFeatures里是否合适？ 将关注的基因加入VariableFeatures是一个合理的做法。VariableFeatures是一种用于选择差异表达基因的方法。通过将关注的基因加入VariableFeatures，可以确保在聚类过程中更加关注这些基因的差异表达情况，从而增加细胞类型特异性。 需要注意的是，选择VariableFeatures时应该综合考虑基因的差异表达和表达量的变异程度。如果关注的基因在差异表达方面更为显著，那么加入VariableFeatures可以提高聚类的准确性。 综上所述，您可以使用有监督降维聚类方法，如t-SNE，并将关注的基因加入VariableFeatures来获得更具细胞类型特异性的聚类结果。