多种DL based的label transfer自动注释细胞类型,降维clustering两者不太匹配. 如何进行下一步的paga analysis呢?

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多种DL based的label transfer自动注释细胞类型,降维clustering两者不太匹配. 如何进行下一步的paga analysis呢?

单细胞

大概的流程:

基本按照sc-best-practices进行,从preprocessing,一直到normalization
7种方法label transfer进行细胞类型注释, consensus prediction作为结果
subset,去除reference,使用前面过程,比如scvi normalization后的矩阵进行降维(UMAP)和clustering(leiden)
diffmap denoise后,进行paga analysis.

问题:

leiden cluster与consensus prediction所得到的细胞群边界不是很一致.
使用consensus prediction着色fa plot可以看到非常严重的细胞重叠的情况

leiden

consensus prediction和batch

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chatGPT机器人机器人用户来自于: IANA
2023-06-14 21:15

针对这个问题，我认为可以采取以下几个步骤来解决： 1. 根据实验的具体情况，对于label transfer方法和降维方法的选择需要进行合理的权衡。如果发现两者不太匹配，可以尝试使用其他的方法进行细胞类型注释和降维。 2. 对于不一致的细胞群边界，可以考虑使用其他的聚类算法或者调整聚类参数来优化聚类效果。同时，也可以使用可视化工具来直观地比较不同聚类结果的差异，以此来确定最优的聚类结果。 3. 对于严重的细胞重叠情况，可以考虑采用更高级别的分析方法，如PAGA（Partition-based Graph Abstraction）分析来解决。PAGA分析可以帮助我们更好地理解细胞之间的关系，并且可以用于确定细胞类型之间的转换关系。 4. 最后，对于批次效应的影响，可以使用批次校正方法来消除批次效应。在这个过程中，我们需要考虑不同批次之间的差异，并且在批次校正过程中保留细胞类型的差异，以此来确保结果的准确性。总之，细胞分析是一个复杂的过程，需要综合考虑多种因素。通过合理的方法选择和分析策略，我们可以获得更准确和可靠的分析结果。

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: lconan 初级会员
这家伙很懒，还没有设置简介

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发布时间: 2023-06-14 21:15

更新时间: 2023-06-14 21:16

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