質問:
scRNA-seqで同定された細胞の亜集団の検証
Deffiz
2017-06-03 00:22:35 UTC
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シングルセルRNA-seqデータの分析では、推定される亜集団を特定するためのさまざまな教師なしアプローチがあります(たとえば、SueratまたはSCDEパッケージで利用可能)。

クラスターソリューションを計算で検証する良い方法はありますか?方法が異なると、クラスタリングの結果がわずかに異なる場合があります。どれが最良であるか、つまり生物学的亜集団を代表するものであるかを知る方法は?

既知の真理データセットなしで計算方法を計算的に検証しようとすることには少し愚かさがあります...
scRNAをシングルセルRNAに変更しました(scRNAは小さな条件付きRNAも意味するため)。
@Kamil「scRNA-seq」は、シングルセルRNA-seqの確立された名前です。
二 答え:
#1
+6
olga
2017-06-03 00:50:22 UTC
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ここでは、SC3、単一セルコンセンサスクラスタリング、アプローチが役立つ可能性があります。これは、「コンセンサスアプローチを通じて複数のクラスタリングソリューションを組み合わせることにより、高精度と堅牢性」を実現することを目的としています。 https://www.nature.com/nmeth/journal/v14/n5/full/nmeth.4236.html

#2
+2
Alec
2017-06-14 06:38:02 UTC
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クラスターを評価するより良い方法は、外部データセットまたは既知の真実を持つデータセットを使用することですが、別のデータセットなしでクラスタリングソリューションを比較するために使用できるさまざまな内部検証メトリックがあります。

ここにいくつかの指標があります:

  • Davies-Bouldinインデックス
  • Calinski-Harabaszインデックス
  • 二乗平均平方根標準偏差

このクラスタリングレビューには、さらに多くの情報が含まれています: http://stke.sciencemag.org/content/9/432/re6

これらの内部検証メトリックは、コンパクトさ、接続性、分離の3つの指標に基づいてクラスタリングソリューションを評価します。これらの指標を使用してクラスタリングソリューションを比較する場合、一部のアルゴリズムは特定の指標を最適化することで機能するため、結果に適した指標を必ず検討してください。



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