2022-10-12 17:58:26, 多层组学定制服务 上海欧易生物医学科技有限公司
生物信息分析流程
OEBIOTECH
通过对下机数据质量评估后,进行表达水平标准化;利用TSNE、UMAP和flowSOM等方法进行降维、聚类分析。使用公共的细胞类型注释数据集或者人工提供的数据集,对聚类结果进行细胞类型注释,针对差异分组的数据做细胞亚群比例差异分析。此外,依据数据情况,研究相关性或者感兴趣部分,选择重点蛋白及其关注的细胞类型,进行后续重点研究及验证方向。全新设计的离子光学系统,具有极佳的灵敏度和分辨率。
分析结果
OEBIOTECH
质控结果
2.SPADE分析
基于SPADE算法进行聚类分群。原理是密度依赖型的下采样,通过聚类算法(k-means、层次聚类等),绘制最小生成树(计算聚类算法得到的类群在高维空间中的中心,再计算各中心点的距离,最后连接每个点距离最近的点),最后上采样(把下采样中去掉的事件)按照相似度重新绘制到生成的图中。
3.聚类分析
基于flowSOM的元聚类分群。(用于分析流式细胞数据的一种无监督的自组织映射聚类算法) 将细胞分组到N*M的集群中,然后调用聚类算法对该N*M的矩阵进行二次聚类,将数据聚类为 2 到 K个簇。
4.降维分析
TSNE主要是将数据从高维数据转到低维数据,并在低维空间里也保持其在高维空间里所携带的信息(比如高维空间里有的清晰的分布特征,转到低维度时也依然存在)。UMAP 主要基于流形理论和拓扑算法的理论,对高维数据进行降维,从而能够保留更多数据的全局结构,并且具有优越的运行性能。TSNE、UMAP的降维结果展示。
5.细胞类型注释
通过严格的生信打分算法和人工提供注释数据集进行细胞类型注释,并将结果映射回TSNE图,可以与每种抗体的TSNE图对应起来看,这样同时也能与注释结果互相印证,随着注释数据集的增加,注释结果也会更准确、更完善。细胞亚群的生物学自动注释结果展示。
6.亚群比例差异分析
计算不同cluster或细胞亚群的比例,当细胞类型注释的结果达不到预期,可以通过cluster的差异进行亚群研究;若细胞类型的结果较好,则可以通过细胞亚群的差异进行后续分析,总而言之,都为后续继续分群研究提供了方向。
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END
顾捷|撰文
小久|排版
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