cNMF 项目使用指南

cNMF 项目使用指南

cNMF Code and example data for running Consensus Non-negative Matrix Factorization on single-cell RNA-Seq data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cNMF

1. 项目介绍

cNMF（Consensus Non-negative Matrix Factorization）是一个用于从单细胞RNA测序（scRNA-Seq）数据中推断基因表达程序的分析管道。该项目通过非负矩阵分解（NMF）技术，将输入的计数矩阵（N个细胞 X G个基因）分解为基因表达程序矩阵（K X G）和每个细胞对这些程序的使用矩阵（N X K）。cNMF的主要目标是识别和量化单细胞数据中的基因表达模式，从而帮助研究人员更好地理解细胞异质性和功能。

2. 项目快速启动

安装

cNMF 已经在 Python 3.7 和 3.10 上进行了测试，并且需要以下依赖库：

• scikit-learn >= 1.0
• scanpy >= 1.8
• AnnData >= 0.9

你可以通过 pip 安装 cNMF：

pip install cnmf

如果你需要使用批量校正预处理，还需要安装 Harmony 和 scikit-misc：

pip install harmonypy
pip install scikit-misc

运行 cNMF

cNMF 可以通过命令行运行，以下是一个简单的示例命令：

cnmf prepare --output-dir /example_data --name example_cNMF -c

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

cNMF 可以应用于多种单细胞RNA测序数据分析场景，例如：

• 识别不同细胞类型中的基因表达模式。
• 分析细胞在不同状态下的基因表达变化。
• 研究疾病状态下的细胞异质性。

最佳实践

1. 数据预处理：在运行 cNMF 之前，确保数据已经过适当的预处理，包括质量控制、归一化和批次校正。
2. 参数选择：选择合适的 K 值（基因表达程序的数量）是关键步骤。可以通过计算每个 K 值的稳定性和误差来确定最佳 K 值。
3. 结果解释：分析生成的基因表达程序矩阵和使用矩阵，结合生物学知识解释结果。

4. 典型生态项目

cNMF 作为一个单细胞RNA测序数据分析工具，可以与其他相关项目结合使用，例如：

• Scanpy：用于单细胞数据分析的Python库，可以与 cNMF 结合进行数据预处理和可视化。
• Harmony：用于批次校正的Python库，可以与 cNMF 结合使用以提高数据分析的准确性。
• Seurat：R语言中的单细胞数据分析工具，可以与 cNMF 结合进行跨平台数据分析。

通过结合这些工具，研究人员可以构建一个完整的单细胞RNA测序数据分析流程，从而更全面地理解细胞生物学问题。

cNMF Code and example data for running Consensus Non-negative Matrix Factorization on single-cell RNA-Seq data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cNMF