单细胞数据分析（三）：单细胞聚类分析

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分类专栏： 数据分析 文章标签： 数据分析 数据挖掘 r语言 数据可视化
于 2024-10-29 08:04:50 首次发布
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介绍

单细胞聚类分析是一种用于解析单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的方法，旨在将成千上万个单细胞根据它们的基因表达模式分组到不同的类别或“簇”中。每个簇代表了具有相似基因表达特征的细胞群体，这些群体可能对应于不同的细胞类型、状态或功能。聚类分析是单细胞数据分析中的关键步骤，因为它有助于揭示细胞异质性和复杂生物系统中的细胞状态。

目的

  1. 识别细胞类型：通过比较不同簇的基因表达模式，可以鉴定出不同的细胞类型，包括已知的和新的细胞亚型。
  2. 揭示细胞状态：聚类可以帮助识别细胞周期的不同阶段、激活状态或其他生物学状态。
  3. 发现新的细胞亚群：在复杂的组织或生物样本中，聚类分析可以揭示以前未知的细胞亚群。
  4. 理解细胞功能：通过分析特定功能基因的表达模式，可以推断簇中细胞的功能。
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