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pseudobulk分析

单细胞RNA_seq

请教一下，利用scRNA进行某个细胞类型的pseudobulk分析，对单个样本中该细胞类型的细胞数有要求吗？

另外，公众号推文和文献中做差异分析对counts数据处理方案不同，有些对counts数据做的平均（我认为这种比较合理），有的是进行了加和（细胞总数差异很大怎么办），还是说做差异的工具edgeR会校正这个问题？

如果想对pseudobulk数据进行降维聚类，是不是利用标化后的data数据更合理？

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liuzj039 注册会员用户来自于: 广东省
2023-06-06 10:27

加和和平均在做差异表达分析的时候没有区别。以Deseq2为例，它实际上会假设至少百分之五十的基因是不差异表达的，也就是说会通过raw count的中位数标准化一次。EdgeR的预处理会有些区别，可以看原始文章。

降维聚类一般是PCA，PCA看你用什么做了，一般都不会用Raw count，VST或者scale后的CPM都可以。不过我印象里Theis他们组有一篇文章是说做PCA时，用CPM的话如果不scale可以保留一些更有趣的信息，虽然PCA一般应该保持各个维度的尺度近似。

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发布时间: 2023-06-06 10:02

更新时间: 2023-06-06 11:11

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