当前位置: 首页 > news >正文

【生物信息学】单细胞RNA测序数据分析:计算亲和力矩阵(基于距离、皮尔逊相关系数)及绘制热图(Heatmap)

文章目录

  • 一、实验介绍
  • 二、实验环境
    • 1. 配置虚拟环境
    • 2. 库版本介绍
  • 三、实验内容
    • 0. 导入必要的库
    • 1. 读取数据集
    • 2. 质量控制(可选)
    • 3. 基于距离的亲和力矩阵
    • 4. 绘制基因表达的Heatmap
    • 5. 基于皮尔逊相关系数的亲和力矩阵
    • 6. 代码整合

一、实验介绍

  计算亲和力矩阵,一般按照以下步骤进行:

  • 导入数据:加载单细胞RNA测序数据集。
  • 数据预处理:根据需要对数据进行预处理,例如基因过滤归一化等。
  • 计算亲和力:使用合适的算法(例如,欧几里德距离Pearson相关系数或其他距离/相似度度量)计算样本之间的亲和力(可以使用现有的生物信息学工具包(如Scanpy)来执行此计算。
  • 构建亲和力矩阵:将计算得到的亲和力值组织成一个亲和力矩阵,其中每个元素表示两个样本之间的亲和力

二、实验环境

1. 配置虚拟环境

  可使用如下指令:

conda create -n bio python=3.8
conda activate bio
pip install -r requirements.txt

  其中,requirements.txt:

numpy==1.18.1
matplotlib==3.1.2
seaborn==0.9.0

2. 库版本介绍

软件包本实验版本目前最新版
matplotlib3.1.23.8.0
numpy1.81.11.26.0
python3.8.16
scipy1.10.11.11.3
seaborn0.12.20.13.0

三、实验内容

0. 导入必要的库

import scanpy as sc
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr
  • Scanpy是一个用于单细胞RNA测序数据分析的Python库,提供了许多功能和工具来处理和分析单细胞数据

1. 读取数据集

adata = sc.read_h5ad('./pbmc3k.h5ad')

  在生物信息学中,PBMC3K.h5ad是一种常用的单细胞RNA测序数据集,用于研究人类外周血单个核细胞(PBMC)的基因表达。

2. 质量控制(可选)

# 质控
# 过滤掉低质量的细胞和基因
sc.pp.filter_cells(adata, min_genes=200)  # 过滤掉表达基因数目小于200的细胞
sc.pp.filter_genes(adata, min_cells=30)  # 过滤掉被少于3个细胞表达的基因

3. 基于距离的亲和力矩阵

import scanpy as sc
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix# 计算亲和力矩阵
adata = sc.read_h5ad('./pbmc3k.h5ad')
dis_matrix = distance_matrix(adata.X, adata.X) # calculate distance matrix
num_cell = dis_matrix.shape[0]
sig = np.var(dis_matrix) # sigma
affinity_matrix = np.zeros((num_cell, num_cell))
for i in range(num_cell):for j in range(num_cell):affinity_matrix[i,j] = np.exp(-dis_matrix[i,j] /(2 * sig))

在这里插入图片描述

4. 绘制基因表达的Heatmap

sns.heatmap(affinity_matrix, cmap='viridis')
plt.title('Affinity Matrix')
plt.xlabel('Cells')
plt.ylabel('Cells')
plt.show()

ChatGPT:

  热图(Heatmap)是一种数据可视化技术,用于显示数据中的密度和模式。它通过将数据点映射到颜色编码的图像上来展示数据的分布情况。热图通常用于显示二维数据,其中每个数据点的位置对应于平面上的坐标,并使用颜色来表示数据点的密度或值。
  在一个热图中,颜色编码表示了数据点的频率或强度。通常,较高的频率或强度用较亮或较暖的颜色(如红色)表示,而较低的频率或强度用较暗或较冷的颜色(如蓝色)表示。这种颜色映射使得我们能够直观地观察和分析数据的分布特征,从而揭示出数据集中的模式、热点和趋势。
  热图在多个领域和应用中都得到了广泛使用。在数据分析和可视化中,热图常用于显示热点地区、人口密度、温度分布、点击热度、基因表达模式等。在商业领域,热图可以帮助用户更好地理解和解释数据,从而支持决策制定和问题解决。此外,热图还在医学、生物学、交通规划、市场营销等领域中发挥着重要作用。

在这里插入图片描述

5. 基于皮尔逊相关系数的亲和力矩阵

  【生物信息学】使用皮尔逊相关系数进行相关性分析

from scipy.stats import pearsonr
# 计算每对细胞之间的皮尔逊相关系数pearson_matrix = np.zeros((num_cell, num_cell))
for i in range(num_cell):for j in range(num_cell):pearson_matrix[i, j] = pearsonr(adata.X[i], adata.X[j])[0]# 将合并的亲和力矩阵保存
adata.obsp['distances'] = combined_affinitysns.heatmap(combined_affinity, cmap='viridis')
plt.title('Combined Matrix')
plt.xlabel('Cells')
plt.ylabel('Cells')
plt.show()

6. 代码整合

import scanpy as sc
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matriximport seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr# 计算亲和力矩阵
adata = sc.read_h5ad('./pbmc3k.h5ad')
dis_matrix = distance_matrix(adata.X, adata.X) # calculate distance matrix
num_cell = dis_matrix.shape[0]
sig = np.var(dis_matrix) # sigma
affinity_matrix = np.zeros((num_cell, num_cell))
for i in range(num_cell):for j in range(num_cell):affinity_matrix[i,j] = np.exp(-dis_matrix[i,j] /(2 * sig))# %%# 创建热图
sns.heatmap(affinity_matrix, cmap='viridis')
plt.title('Affinity Matrix')
plt.xlabel('Cells')
plt.ylabel('Cells')
plt.show()# %%
from scipy.stats import pearsonr
# 计算每对细胞之间的皮尔逊相关系数pearson_matrix = np.zeros((num_cell, num_cell))
for i in range(num_cell):for j in range(num_cell):pearson_matrix[i, j] = pearsonr(adata.X[i], adata.X[j])[0]# 将基于距离的亲和力矩阵和皮尔逊相关系数亲和力矩阵相加
combined_affinity = affinity_matrix + pearson_matrix# 将合并的亲和力矩阵保存
adata.obsp['distances'] = combined_affinitysns.heatmap(combined_affinity, cmap='viridis')
plt.title('Affinity Matrix')
plt.xlabel('Cells')
plt.ylabel('Cells')
plt.show()

相关文章:

【生物信息学】单细胞RNA测序数据分析:计算亲和力矩阵(基于距离、皮尔逊相关系数)及绘制热图(Heatmap)

文章目录 一、实验介绍二、实验环境1. 配置虚拟环境2. 库版本介绍 三、实验内容0. 导入必要的库1. 读取数据集2. 质量控制(可选)3. 基于距离的亲和力矩阵4. 绘制基因表达的Heatmap5. 基于皮尔逊相关系数的亲和力矩阵6. 代码整合 一、实验介绍 计算亲和力…...

学习笔记三十一:k8s安全管理:认证、授权、准入控制概述SA介绍

K8S安全实战篇之RBAC认证授权-v1 k8s安全管理:认证、授权、准入控制概述认证k8s客户端访问apiserver的几种认证方式客户端认证:BearertokenServiceaccountkubeconfig文件 授权Kubernetes的授权是基于插件形成的,其常用的授权插件有以下几种&a…...

【开发新的】apache common BeanUtils忽略null值

前言: BeanUtils默认的populate方法不会忽略空值和null值,在特定场景,我们需要原始的值避免被覆盖,所以这里提供一种自定义实现方式。 package com.hmwl.service.program;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.beanu…...

coalesce函数(SQL )

用途: 将控制替换成其他值;返回第一个非空值 表达式 COALESCE是一个函数, (expression_1, expression_2, …,expression_n)依次参考各参数表达式,遇到非null值即停止并返回该值。如果所有的表达式都是空值,最终将返…...

一键报警可视对讲管理机10寸触摸屏管理机

一键报警可视对讲管理机10寸触摸屏管理机 一、管理机技术指标: 1、10寸LCD触摸屏,分辨率1024*600; 2、摄像头1200万像素 3、1000M/100M自适应网口; 4、按键设置:报警/呼叫按键,通话/挂机按键&#xff0…...

java左右括号

java左右括号 数据结构-栈栈的特点:先进后出代码实现 最近看到有小伙伴去面试,被人问起一道算法题,题目内容大概是:给定一个字符串,如:“[[]]{}”,判断字符串是否为有效的括号。考查的是数据结构…...

接口自动化测试 —— 工具、请求与响应

一、工具: 1.工具介绍 postman :很主流的API测试工具,也是工作里面使用最广泛的研发工具。 JMeter: ApiPost: 2.安装postman: 安装好直接打开,不用注册。 二、通信模式: 1、…...

【LeetCode:2103. 环和杆 | 模拟】

🚀 算法题 🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨ 🌲 作者简介:硕风和炜,…...

微信小程序-授权登录(手机号码)

1、WXBizDataCrypt.js-下载地址 2、UNIAPP代码 <template> <view class"work-container"> <view class"login"> <view class"content"> <button class"button_wx&q…...

视觉问答(VQA)12篇顶会精选论文合集,附常用数据集下载

今天来聊聊计算机视觉和自然语言处理交叉的一个热门研究方向&#xff1a;视觉问答&#xff08;VQA&#xff09;。 视觉问答的任务是&#xff1a;给出一张图片和一个关于这张图片的自然语言问题&#xff0c;计算机需要根据图片的内容自动回答这个问题。这样的任务考验了计算机在…...

详解--编码(ASCII\Unicode,UTF-8\UTF-16\UTF-32)

本文主要搞清楚编码是怎么回事。 参考链接 字符集编码方式ASCII&#xff08;American Standard Code for Information Interchange&#xff09;ASCIIGB2312GB2312UnicodeUTF-8 / UTF-16 / UTF-32 1.编码基本概念 1.1 字符 字符&#xff08;Character&#xff09; 在计算机和…...

Linux安装配置awscli命令行接口工具及其从aws上传下载数据

官网技术文档有全面介绍&#xff1a;安装或更新 AWS CLI 的最新版本 - AWS Command Line Interface在系统上安装 AWS CLI。https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/cli/latest/userguide/getting-started-install.html#getting-started-install-instructionsawscli常用命令参考&…...

中国联通携手华为助力长城精工启动商用5G-A柔性产线

[中国&#xff0c;河北&#xff0c;2023年11月3日] 近日&#xff0c;中国联通携手华为助力精诚工科汽车系统有限公司保定自动化技术分公司&#xff08;简称长城精工自动化&#xff09;启动5G-A超高可靠性超低时延柔性产线的商用阶段。 在河北保定精工自动化工厂&#xff0c;5G…...

【自动化测试】Java+Selenium自动化测试环境搭建

本主要介绍以Java为基础&#xff0c;搭建Selenium自动化测试环境&#xff0c;并且实现代码编写的过程。 1.Selenium介绍 Selenium 1.0 包含 core、IDE、RC、grid 四部分&#xff0c;selenium 2.0 则是在两位大牛偶遇相互沟通决定把面向对象结构化&#xff08;OOPP&#xff09…...

若依笔记(四):代码生成器

已知使用MyBatisPlus代码生成器可以自动生成Entity、Mapper、Service、Controller代码&#xff0c;前提是数据库中有数据表&#xff0c;生成pojo类以及对于该数据表的增删改查命令的代码&#xff0c;若依更进一步能选择表后生成代码、预览、下载&#xff0c;同时可以生产前端代…...

怎样做好金融投资翻译

我们知道&#xff0c; 金融投资翻译所需的译文往往是会议文献、年终报表、信贷审批等重要企业金融资料&#xff0c;其准确性事关整个企业在今后一段时期内的发展战略与经营成效。尤其像年报&#xff0c;对于上市公司来说更是至关重要的。那么&#xff0c;怎样做好金融投资翻译&…...

ubuntu 分区 方案

ubuntu 分区 方案 自动分区啥样子的&#xff1f; 手动分区 需要怎么操作&#xff1f; 注意点是啥&#xff1f; swap分区 要和 内存大小 差不多 安装ubuntu系统时硬盘分区方案 硬盘分区概述 一块硬盘最多可以分4个主分区&#xff0c;主分区之外的成为扩展分区。硬盘可以没有…...

Python自动化测试面试题总结

python有哪些数据类型怎么将两个字典合并python如何将json写到文件里&#xff1f;在except语句中return后还会不会执行finally中的代码&#xff1f;什么是可变、不可变类型&#xff1f;python函数调用时参数的传递是值传递还是引用传递&#xff1f;python深浅拷贝的区别python为…...

客户端性能测试基础知识

目录 1、客户端性能 1.1、客户端性能基础知识 2、客户端性能工具介绍与环境搭建 2.1.1、perfdog的使用 2.1.2、renderdoc的使用 1、客户端性能 1.1、客户端性能基础知识 客户端性能知识这里对2D和3D类游戏进行展开进行&#xff0c;讲述的有内存、CPU、GPU、帧率这几个模块…...

多模态论文阅读之VLMo

VLMo泛读 TitleMotivationContributionModelExpertimentsSummary Title VLMo:Unified Vision_Langugae Pre-Training with Mixture-of-Modality-Experts Motivation CLIP和ALIGN都采用dual-encoder的方式分别编码图像和文本&#xff0c;模态之间的交互采用cosine similarity…...

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇&#xff0c;在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下&#xff1a; 【Note】&#xff1a;如果你已经完成安装等操作&#xff0c;可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作&#xff0c;重…...

椭圆曲线密码学(ECC)

一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学&#xff08;Elliptic Curve Cryptography&#xff09;是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统&#xff0c;由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA&#xff0c;ECC在相同安全强度下密钥更短&#xff08;256位ECC ≈ 3072位RSA…...

关于nvm与node.js

1 安装nvm 安装过程中手动修改 nvm的安装路径&#xff0c; 以及修改 通过nvm安装node后正在使用的node的存放目录【这句话可能难以理解&#xff0c;但接着往下看你就了然了】 2 修改nvm中settings.txt文件配置 nvm安装成功后&#xff0c;通常在该文件中会出现以下配置&…...

(二)原型模式

原型的功能是将一个已经存在的对象作为源目标,其余对象都是通过这个源目标创建。发挥复制的作用就是原型模式的核心思想。 一、源型模式的定义 原型模式是指第二次创建对象可以通过复制已经存在的原型对象来实现,忽略对象创建过程中的其它细节。 📌 核心特点: 避免重复初…...

BCS 2025|百度副总裁陈洋:智能体在安全领域的应用实践

6月5日&#xff0c;2025全球数字经济大会数字安全主论坛暨北京网络安全大会在国家会议中心隆重开幕。百度副总裁陈洋受邀出席&#xff0c;并作《智能体在安全领域的应用实践》主题演讲&#xff0c;分享了在智能体在安全领域的突破性实践。他指出&#xff0c;百度通过将安全能力…...

HTML前端开发:JavaScript 常用事件详解

作为前端开发的核心&#xff0c;JavaScript 事件是用户与网页交互的基础。以下是常见事件的详细说明和用法示例&#xff1a; 1. onclick - 点击事件 当元素被单击时触发&#xff08;左键点击&#xff09; button.onclick function() {alert("按钮被点击了&#xff01;&…...

以光量子为例,详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学&#xff08;silicon photonics&#xff09;的光波导&#xff08;optical waveguide&#xff09;芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中&#xff0c;光既是波又是粒子。光子本…...

Caliper 负载(Workload)详细解析

Caliper 负载(Workload)详细解析 负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分,它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。 一、负载模块基本结构 一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构: use strict;/…...

解决:Android studio 编译后报错\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt‘ to exist

现象&#xff1a; android studio报错&#xff1a; [CXX1409] D:\GitLab\xxxxx\app.cxx\Debug\3f3w4y1i\arm64-v8a\android_gradle_build.json : expected buildFiles file ‘D:\GitLab\xxxxx\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt’ to exist 解决&#xff1a; 不要动CMakeLists.…...

手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读

手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读 以下是针对欧盟《手机和平板电脑生态设计法规》(EU) 2023/1670 的核心解读&#xff0c;综合法规核心要求、最新修正及企业合规要点&#xff1a; 一、法规背景与目标 生效与强制时间 发布于2023年8月31日&#xff08;OJ公报&…...