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单细胞RNA测序表达数据的聚类方法:不同样本大小和细胞组成的性能评估。 (英语) Zbl 1445.92228号

摘要:迄今为止,已经开发了许多专门的聚类方法来准确分析单细胞RNA-sequencing(scRNA-seq)表达数据,并发表了一些报告,记录了这些聚类方法在不同条件下的性能度量。然而,到目前为止,还没有关于考虑到给定scRNA-seq数据集的样本大小和细胞组成的聚类方法性能度量的系统评估的研究。在此,使用具有已知样本大小和亚群数量以及不同转录组复杂性水平的合成数据集,对11种选定的scRNA-seq聚类方法进行了综合性能评估研究。结果表明,研究中的聚类方法的总体性能高度依赖于scRNA-seq数据集的样本大小和复杂性。在大多数情况下,随着给定表达式数据集中细胞数的增加,可以获得更好的聚类性能。这项研究的结果还强调了样本大小对于使用适当的聚类工具成功检测罕见细胞亚群的重要性。

MSC公司:

92D20型 蛋白质序列,DNA序列
62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用;元分析
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
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全文: 内政部

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