在進(jìn)行單細(xì)胞降維分析時(shí)，resolution值的確定會(huì)影響亞群數(shù)的多少，但最開(kāi)始分析的時(shí)候不知道亞群數(shù)最佳為多少，可通過(guò)一些分析結(jié)果進(jìn)行確定。

10X單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序—常規(guī)流程 - 嗶哩嗶哩 (bilibili.com)

獲取PCA分析后的結(jié)果

P值分析

通過(guò)p值分析，確定最多降維出多少個(gè)亞群是可信的。參數(shù)dims可設(shè)置最大（最大為PCA分析時(shí)參數(shù)npcs值的大小，默認(rèn)為30）。

作出的圖中有一條虛線(xiàn)，只要實(shí)線(xiàn)在虛線(xiàn)之上就認(rèn)為是可信的。若實(shí)現(xiàn)太靠上或太靠下，顯得不美觀，可調(diào)整ymax值的大小。

可通過(guò)碎石圖初步確定亞群數(shù)

通過(guò)人為確定拐點(diǎn)來(lái)確定分組數(shù)

樹(shù)形圖確定

不能確定resolution就設(shè)置一系列resolution值進(jìn)行篩選

解讀：箭頭的指向代表了一種從屬關(guān)系，每一列代表一種resolution值，resolution值從左到右依次增大，每一個(gè)圓圈代表該resolution值的一個(gè)亞群，箭頭的指向應(yīng)盡量避免雜亂，如果出現(xiàn)兩個(gè)箭頭共同指向同一個(gè)亞群，說(shuō)明降維效果不好，應(yīng)找不出現(xiàn)這種情況的最小resolution，即當(dāng)前最適合的resolution，若想繼續(xù)減小resolution，需要對(duì)降維參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

優(yōu)化思路

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)控的好壞會(huì)影響降維的好壞。可根據(jù)我寫(xiě)的文章10X單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序—常規(guī)流程 - 嗶哩嗶哩 (bilibili.com)中質(zhì)控的方法，調(diào)整各類(lèi)型基因所占比例的闕值，也可以刪除reads數(shù)貢獻(xiàn)較大的基因，也可刪除線(xiàn)粒體，核糖體，血紅蛋白相關(guān)基因。

2. 若沒(méi)有刪除細(xì)胞周期相關(guān)基因，需要進(jìn)行周期分析，回歸掉相關(guān)基因，降低該部分基因?qū)稻S的影響。

3. 若分析的是免疫細(xì)胞，那就可以用相關(guān)的免疫細(xì)胞的marker基因進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和降維，例如cellmarker數(shù)據(jù)庫(kù)中的基因。在我的文章10X單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序—常規(guī)流程 - 嗶哩嗶哩 (bilibili.com)中都有涉及。標(biāo)準(zhǔn)化和PCA分析時(shí)可將參數(shù)features設(shè)置成不同的基因集，來(lái)篩選哪種設(shè)置方法最佳。

4. 各個(gè)函數(shù)中dims參數(shù)的大小也會(huì)影響降維的好壞。

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