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MOFA多组学模型训练与结果评估

共计 30 章节
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01
MOFA简介
概述MOFA模型及其在多组学数据分析…
MOFA简介
02
环境搭建
安装mofapy包 · 配置Python虚拟环境及依赖库（n… · pandas
环境搭建mofapy
03
数据格式要求
理解MOFA输入数据的结构（宽表格 · 样本×特征） · 缺失值处理与标准化方法
数据格式要求MOFA
04
模拟数据集生成
使用numpy构建多组学模拟数据（转… · 甲基化 · 蛋白质组）用于后续实验
模拟数据集生成numpy
05
第一个MOFA模型
调用mofapy训练默认配置模型 · 输出因子矩阵与解释方差
MOFA第一个
06
因子数量选择（1）
基于解释方差累积曲线的手动选择方法
因子数量选择1
07
因子数量选择（2）
使用交叉验证评估不同K值的重构误差
因子数量选择2
08
因子数量选择（3）
结合生物先验知识确定合理因子数
因子数量选择3
09
超参数调优（1）
优化“likelihood”参数（高… · 伯努利 · 泊松）对离散/连续数据的影响
超参数调优1
10
超参数调优（2）
调整“ard_weights”与“s…
超参数调优2
11
超参数调优（3）
学习率与迭代次数的平衡——设置“ma…
超参数调优3
12
优化算法选择
对比VB（变分贝叶斯）与MCMC（马…
优化算法选择VB
13
模型收敛诊断
查看ELBO（证据下界）曲线判断训练…
模型收敛诊断ELBO
14
初始化策略
不同随机种子对结果稳定性的影响及多次…
初始化策略不同随机种子对结…
15
缺失值处理优化
探讨低秩填充与多重插补对因子载荷的影…
缺失值处理优化探讨低秩填充
16
结果解析——因子载荷图
可视化每个因子在各组学特征上的权重分…
结果解析因子载荷图
17
结果解析——样本因子得分
绘制样本在因子空间中的散点图 · 识别亚群
结果解析样本因子得分
18
结果解析——方差分解
计算每个因子解释各组学数据变异的比例…
结果解析方差分解
19
结果解析——因子生物学注释
利用GO/KEGG富集分析解读因子代…
结果解析因子生物学注释
20
结果解析——跨组学关联
通过因子载荷热图识别不同组学间的共享…
结果解析跨组学关联
21
案例1（转录组+甲基组）
识别肿瘤亚型中DNA甲基化调控的基因…
案例1转录组+甲基组
22
案例2（多组学时间序列）
利用MOFA分析药物处理前后蛋白质组…
案例2多组学时间序列
23
案例3（单细胞多组学）
与scMultiome数据集成 · 揭示细胞状态特异因子
案例3单细胞多组学
24
模型比较
MOFA vs 多视图PCA · CCA · NMF的优缺点及实际选择策略
模型比较MOFA
25
结果可视化进阶
使用ggplot2（Python版p…
结果可视化进阶ggplot2
26
模型保存与加载
序列化MOFA对象并恢复用于下游分析
模型保存加载
27
结果导出
将因子载荷 · 样本得分等导出为CSV供其他工具使用
结果导出将因子载荷
28
常见问题与调试
训练不收敛 · 内存溢出 · 因子爆炸的排查与解决
常见问题调试
29
模型可重复性
设置环境种子 · 记录超参数组合与实验日志
模型可重复性设置环境种子
30
项目实战总结
从数据清洗到结论输出的完整流程复现与…
项目实战总结从数据清洗到结论…