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MOFA多因子整合分析方法详解

共计 30 章节
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01
MOFA简介
多组学整合的背景与挑战 · MOFA的动机与优势
MOFA简介
02
MOFA数学模型
因子分析基础 · MOFA的概率图模型
MOFA数学模型
03
MOFA模型参数
因子数量 · 协方差结构 · 先验分布
MOFA模型参数
04
MOFA数据准备
不同组学数据的标准化 · 缺失值处理
MOFA数据准备
05
MOFA软件安装
MOFA2 R包安装 · Python接口（mofapy）安装
MOFA软件安装
06
MOFA输入数据格式
MultiAssayExperime… · 数据框要求
MOFA输入数据格式
07
MOFA模型训练
运行MOFA函数 · 迭代次数 · 收敛诊断
MOFA模型训练
08
MOFA结果概览
方差解释 · 因子重要性 · 样本因子得分
MOFA结果概览
09
MOFA因子解读
通过权重 · 载荷解释生物学意义
MOFA因子解读
10
MOFA可视化
因子热图 · 权重图 · 方差分解图
MOFA可视化
11
MOFA与聚类
利用因子得分进行样本聚类
MOFA聚类
12
MOFA与差异分析
结合因子进行组间差异检验
MOFA差异分析
13
MOFA与时间序列
处理纵向多组学数据
MOFA时间序列
14
MOFA非负因子
MOFA+扩展 · 非负约束
MOFA非负因子
15
MOFA模型选择
交叉验证 · 模型比较 · BIC/AIC
MOFA模型选择
16
MOFA缺失值处理
内部插补策略 · 下游分析兼容
MOFA缺失值处理
17
MOFA与其它整合方法比较
NMF · CCA · iCluster等
MOFA其它整合方法比较
18
MOFA在癌症研究中的应用案例。
MOFA在癌症研究中的应用案例 · 核心概念 · 实践要点
MOFA癌症研究
19
MOFA在微生物组-代谢组整合中的应用。
MOFA在微生物组-代谢组整合中的应用 · 核心概念 · 实践要点
MOFA微生物组
20
MOFA在单细胞多组学中的应用。
MOFA在单细胞多组学中的应用 · 核心概念 · 实践要点
MOFA单细胞多组学
21
MOFA的扩展
Group MOFA · Sparse MOFA
MOFA的扩展
22
MOFA的贝叶斯推断
变分推理 · Gibbs采样
MOFA的贝叶斯推断
23
MOFA的协变量调整
去除批次效应 · 协变量回归
MOFA的协变量调整
24
MOFA的预测能力
使用因子预测临床结局
MOFA的预测能力
25
MOFA的模型解释
SHAP值 · 特征重要性
MOFA的模型解释
26
MOFA的并行计算
加速大数据集
MOFA的并行计算
27
MOFA的可重复性
随机种子设置 · 结果复现
MOFA的可重复性
28
MOFA的局限性
线性假设 · 大规模数据挑战
MOFA的局限性
29
MOFA的未来发展方向
深度学习整合 · 空间组学
MOFA的未来发展方向
30
综合实战
从头到尾运行MOFA分析流程（数据准…
综合实战MOFA