以下がJackStraw関数のドキュメントを引用したものである。Genomicsランダムにデータのサブセットを抽出し、これらのランダムな遺伝子について、PCAの予測スコアを算出する。その後、この「ランダムな」値と観察対象のPCAスコアを比較し、統計的な有意性を決定する。結果は各遺伝子についての各主成分軸に関するp値となる。母集団に対し、「ランダムな」遺伝子では特徴量をとらえきれない抽出が起きるため、こういった場合にはPCAスコアのp値は低くなります。次にこの値をプロットしていきます。解析の結果である主成分軸の有意性をプロットする。一様分布と、全遺伝子にわたる各主成分軸のp値の分布を比較するQQ-plotをプロットする。この結果から、特徴量を表現する成分としての有意性を決定する。ん??まずQQ-plotの知識がなかった。以下の記事がめちゃわかりやすいです。qiita.com要はデータ分布の類似度を視覚的に判断することを可能にするためのプロット、って感じです。これをp値について行うのですね。統計学的有意性の分布を一様分布と比較することでそのデータ集合全体の有意性を判断する。プロットは主成分軸ごとに行うため、各主成分軸についてその全体としての有意性がわかる、ということです。まとめもう一度見てみましょう。Plotは、p値が一様に分布するような分布と、JackStraw解析で得られたp値の分布を比較することで、データ分布の有意性を判断する手法です。手順としては、サブサンプリングを複数回行い、それぞれの「ランダムな」遺伝子についてPCAスコアのp値を算出する。(JackStraw解析)一様分布のp値の累積分布関数を点線としてプロットする。JackStraw解析の結果を実線としてプロットする。主成分軸ごとに有意性を判断する。主成分軸が有意である場合、サブサンプリングの結果(実線)は一様分布の累積分布関数(点線)とは離れた分布を示すはずである。これを目視により判断することで、主成分軸の有意性を判断することができる。ところで今回のプロットだと、どのあたりまでを一様分布と離れていると言えるのでしょうか。significant.PC10までを以降の解析に使用しています。PC10までは点線と実践が離れていると判断しています。視覚的な判断って、どうなんでしょうね。Identifying...2019-04-28Scanpyを使ったscRNA解析GW始まってしまいましたね。(5)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!kimoppy126さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。