生信初学者教程（二十九）：单细胞聚类分析
文章目录
- 介绍
- 加载R包
- 导入数据
- 确定PC纬度
- 寻找邻居
- 寻找聚类
- 可视化聚类
- 输出结果
- 总结
介绍
单细胞聚类分析的目的在于从单细胞转录组数据中识别和分类细胞类型，以揭示细胞种类之间的差异以及它们在不同生理或病理状态下的变化。通过聚类算法将相似基因表达模式的细胞聚集在一起，可以识别出不同的细胞类型，从而有助于理解细胞组成和功能，并为研究细胞发展、疾病发生机制等提供重要线索。
单细胞聚类分析的步骤通常包括以下几个方面：
- 数据预处理：
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对单细胞转录组数据进行质量控制，包括去除低质量的细胞、基因和测序批次效应等。
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数据归一化，以消除测序深度和技术差异对基因表达水平的影响。
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降维处理，如使用PCA（主成分分析）等方法，将高维的基因表达数据降低到较低的维度，以便于后续分析。
- 细胞间距离度量：
计算细胞之间的相似性或距离，确定细胞之间的关系。常用的距离度量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似性等。