10.3969/j.issn.2095-2163.2020.05.023
基于loess回归加权的单细胞RNA-seq数据预处理算法
单细胞RNA测序数据提供了研究细胞异质性和在生物条件下差异表达基因的机会,其中一些在细胞中表达量有显著变化的高变异基因对单细胞测序数据的下游分析有着关键的作用.本文提出一种基于LOESS回归加权的单细胞RNA-Seq数据预处理算法,处理基因在细胞中的表达量数据,使高变化基因在分析过程中作用加强,达到基因软筛选与数据降噪的目的.进一步,选取6组单细胞RNA-seq数据对算法进行测试,首先对生成的基因表达矩阵进行预处理,然后分析预处理对后续分析(可视化、聚类、差异表达分析)的影响,实验结果表明该算法有效提升了下游分析准确度,显示出良好应用价值.
单细胞、RNA测序、数据预处理
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TP391(计算技术、计算机技术)
2020-12-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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