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UMI计数阈值统计建模与质量评估

共计 30 章节
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01
UMI技术基础
UMI定义 · 分子条形码原理 · UMI在单细胞测序中的作用
UMI技术基础
02
UMI计数流程
从原始数据到计数矩阵 · UMI校正方法 · 常见错误类型
UMI计数流程
03
单细胞数据中的双细胞问题
双细胞形成原因 · 对分析的影响 · 检测必要性
单细胞数据双细胞问题
04
背景噪声与污染
环境RNA · 细胞破裂 · 死细胞污染
背景噪声污染
05
阈值设定核心概念
假阳性与假阴性权衡 · 灵敏度与特异性 · ROC曲线基础
阈值设定核心概念假阳性
06
概率统计基础
泊松分布 · 零膨胀负二项分布 · 混合模型在聚类中的应用
概率统计基础泊松分布
07
密度估计方法
核密度估计 · 高斯混合模型 · 用于UMI计数的分布拟合
密度估计方法核密度估计
08
EmptyDrops算法
原理 · 文献通读 · 适应场景
EmptyDrops算法
09
EmptyDrops参数详解
lower · niters · testAmbient参数对结果的影…
EmptyDrops参数详解
10
EmptyDrops实践
R包cellranger调用 · 结果对比 · 阈值选择策略
EmptyDropscellranger
11
Scrublet算法
原理 · 双细胞模拟 · 双细胞评分计算
Scrublet算法
12
Scrublet参数调优
expected_doublet_r… · min_counts · min_cells
Scrublet参数调优
13
Scrublet实践
Python实现 · 可视化双细胞得分分布 · 自适应阈值
ScrubletPython
14
CellBender算法
原理 · 背景建模 · UMI计数去噪
CellBender算法
15
CellBender参数
epochs · expected_sparsity · fpr设置与调优
CellBender参数
16
DoubletFinder使用
基于人工双细胞模拟 · 参数调整 · 阈值确定
DoubletFinde…使用
17
基于模拟数据的评估
生成已知双细胞数据集 · 计算召回率与精确率
基于模拟数据的评…生成已知双细胞数…
18
经验阈值法
中位数绝对偏差 · k-均值聚类剪枝 · 滑窗累积分布
经验阈值法位数绝对偏差
19
机器学习阈值法
孤立森林 · LOF · One-Class SVM在阈值选择…
机器学习阈值法孤立森林
20
UMI计数分布可视化
直方图 · 累积分布 · 分位数-分位数图
UMI计数分布可视化
21
质量控制指标
总UMI数 · 基因数 · 线粒体比例
质量控制指标UMI
22
阈值对下游分析的影响
对聚类 · 差异表达 · 细胞类型注释的连锁反应
阈值对下游分析的…对聚类
23
细胞类型特异性阈值
不同细胞类型UMI分布差异 · 自适应阈值策略
细胞类型特异性阈…UMI
24
多批次整合中的阈值统一
ComBat · Harmony · Seurat融合后的阈值再评估
多批次整合阈值统一
25
高维数据中的阈值挑战
dropout事件 · 稀疏性加剧 · 假双细胞识别困难
高维数据阈值挑战
26
稀疏矩阵处理
内存优化 · GPU加速 · 并行计算方案
稀疏矩阵处理内存优化
27
自动化阈值选择工具
autoUMI · DoubletDetection · 内部pipeline集成
自动化阈值选择工…autoUMI
28
案例实战
10x Genomics PBMC数…
案例实战Genomics
29
案例实战
Smart-seq2全长数据阈值设定…
案例实战Smart-seq2
30
案例实战
Drop-seq纳米孔数据低覆盖度下…
案例实战Drop-seq