ptm,oy54 (2555 ±3737) (SeuretOtjec_54 olject ofdas SeemtOsryiathLat oflength 4利用Harmony来整合数据Ometadatslst [3737.,e 12 (53: data.fama)sveasayCtaascter[1RNRharmonyOactveidenttooFacorwtpbmc1k和pbmc3k数据示例asOgrophsLatoflengtnt 30)Lat oflength dneighbanOrneductionittAUat af ength相比于RPCA，使用方法简单（一行代码），并且占用的内存少、运行速度快·2O54 [3737 50)(Seunst0tjeciD S4.otjestof.das,DinRediOhamoryS4373750f(SeuratOtjeit:0=54,otjectofdansDiRedut：在PCA之后运行，可以看做是另一种形式的降维OurtapS4 (373721(SeuntCject-Dins$4objestof desDimPedu:Oare54 13737 21 (eon)inSAoietatdanDimeduinagesitP)Liet ef lesgth prectiant(haocter [1]pbmcmergtat 0tat of length dorig.identorig.identOvenisrnt I1 (53: pa- Lint cf length20Inng0coeinasdsUstorlength to30.tooisLst oflength.o2010102'odbmc1pbmc3an-20-10010.4039c_1-to50010harmony_1上节回顾>数据整合差异基因富集分析拟时序分析细胞通讯
利用 Harmony 来整合数据 上节回顾 数据整合 差异基因富集分析 拟时序分析 细胞通讯 pbmc1k和pbmc3k数据示例 • 相比于RPCA，使用方法简单（一行代码），并且占用的内存少、运行速度快 • 在PCA之后运行，可以看做是另一种形式的降维
利用Harmony来整合数据8pbmc1k和pbmc3k数据示例（重要可调参数）group.by.vars：设置按哪个分组来整合harmonymax.iter.harmony：设置迭代次数，默认是10。运行RunHarmony结果会提示在送代多少次后完成了收敛lambda：默认值是1，决定了Harmony整合的力度。lambda值调小，整合力度变大，反之。theta:Largervaluesofthetaresult inmorediverseclustersdims.use参数:WhichPCAdimensionstouseforHarmony.Bydefault,useall.orig.identmarker_celltypeCD14+Mono*CD4*CDeT.DCFCGR3A+MonoaPlsnsiet10101UMAP_1UMAP_1>上节回顾数据整合差异基因富集分析拟时序分析细胞通讯
利用 Harmony 来整合数据 上节回顾 数据整合 差异基因富集分析 拟时序分析 细胞通讯 pbmc1k和pbmc3k数据示例（重要可调参数） • group.by.vars：设置按哪个分组来整合 • max.iter.harmony：设置迭代次数，默认是10。运行RunHarmony结果会提示在迭代多少次后完成了收敛 • lambda：默认值是1，决定了Harmony整合的力度。lambda值调小，整合力度变大，反之。 • theta：Larger values of theta result in more diverse clusters • dims.use参数：Which PCA dimensions to use for Harmony. By default, use all
A数据整合/批次矫正方法之间的差异RawSeurat2Seurat3HarmonyRawlimma2MMDResNetComBatZINB~WaVEMNN CorrectfastMNNSeurat2scMergeScanoramasoGenSeurat 3LIGERHarmonyMMD-ResNetZINB-WaVEscGenScanoramadataset2dataset5dataset1dataset6dataset7dataset10dataset4dataset8dataset9cBZINBWaVETimeScMscGenSnannramsMNNCoMMD-ResNotLIGERCell Number：mBat-05BBKNNUMAP 1Tranetal.,GenomeBiology2020上节回顾>数据整合差异基因富集分析拟时序分析细胞通讯
数据整合/批次矫正方法之间的差异 上节回顾 数据整合 差异基因富集分析 拟时序分析 细胞通讯 Tran et al., Genome Biology 2020
基因功能富集方法BOACpbmc1k和pbmc3k整合数据（使用RPCA默认参数的结果）seurat_clusters10n101010.0UMAP_1上节回顾>数据整合>差异基因富集分析拟时序分析细胞通讯
基因功能富集方法 上节回顾 数据整合 差异基因富集分析 拟时序分析 细胞通讯 pbmc1k和pbmc3k整合数据（使用RPCA默认参数的结果）