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AnnData对象在特征学习中的应用

共计 30 章节
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01
AnnData概述
单细胞转录组数据标准格式 · AnnData与Scanpy生态 · Anndata对象核心结构（X
AnnData单细胞转录组数据…
02
创建AnnData对象
从CSV/MTX/H5AD文件读取 · 手动构造示例数据 · 数据质量控制基础
AnnData创建
03
数据预处理
标准化 · 对数转换 · 高度可变基因筛选
数据预处理标准化
04
特征选择基础
方差过滤 · 基于均值的过滤 · 稀疏性处理
特征选择基础方差过滤
05
PCA原理与实现
主成分分析数学基础 · 在AnnData中计算PCA · 方差贡献率评估
PCA原理
06
PCA结果可视化
Scree plot · PCA散点图 · 用颜色映射元数据
PCA结果可视化
07
t-SNE降维
t-SNE原理 · perplexity参数影响 · Scanpy中的t-SNE计算与可视…
t-SNE降维
08
UMAP降维
UMAP与t-SNE对比 · 邻居参数调整 · UMAP嵌入的稳定性
UMAP降维
09
聚类基础
Louvain聚类算法 · 分辨率参数选择 · 聚类结果可视化
聚类基础Louvain
10
聚类进阶
Leiden算法 · 与Louvain对比 · 模块度优化
聚类进阶Leiden
11
差异表达分析
Wilcoxon秩和检验 · t检验 · FindAllMarkers实现
差异表达分析Wilcoxon
12
差异表达结果解读
logFC与p值 · 火山图 · 热图展示标记基因
差异表达结果解读logFC
13
特征重要性初探
基于随机森林的基因重要性 · 在AnnData中训练RF模型
特征重要性初探基于随机森林的基…
14
基于决策树的特征选择
梯度提升树 · 特征重要性排序 · 与Scanpy集成
基于决策树的特征…梯度提升树
15
正则化方法
L1/L2正则化 · 弹性网络 · 在基因选择中的应用
正则化方法L1/L2
16
自编码器特征学习
使用PyTorch/Scanpy构建… · 潜在表示提取
自编码器特征学习PyTorch/Scan…
17
变分自编码器（VAE）
scVI模型简介 · 在AnnData中训练scVI · 潜在空间可视化
VAE变分自编码器
18
图神经网络特征学习
使用SpatialDE或STAGAT… · 空间转录组特征提取
图神经网络特征学…SpatialDE
19
多模态数据整合
RNA与蛋白质/ATAC的联合嵌入 · Harmony与CCA方法
多模态数据整合RNA
20
批次效应校正
ComBat · BBKNN · Scanorama在AnnData中…
批次效应校正ComBat
21
特征选择后聚类评估
轮廓系数 · Davies-Bouldin指数 · 调整兰德指数
特征选择后聚类评…轮廓系数
22
特征子集验证
交叉验证 · 保留标记基因回测 · 分类器性能评估
特征子集验证交叉验证
23
时间序列特征学习
伪时间分析 · Monocle原理 · 在AnnData中构建细胞轨迹
时间序列特征学习伪时间分析
24
RNA速率特征
spliced/unspliced计… · 稳态模型 · 基于速率的特征
RNA速率特征
25
迁移学习与预训练特征
使用Geneformer · scGPT等大模型 · 特征提取与下游分析
迁移学习预训练特征
26
特征可解释性
SHAP值 · LIME · 在单细胞模型中的应用
特征可解释性SHAP
27
细胞类型注释中的特征工程
Marker基因字典 · 自动注释方法（scCATCH · SingleR）
细胞类型注释特征工程
28
空间转录组特征学习
SpatialDE · MERING · 空间变量基因识别
空间转录组特征学…SpatialDE
29
特征学习效果可视化
umap与特征叠加 · 小提琴图 · 特征热图
特征学习效果可视…umap
30
实战项目
从原始数据到特征学习报告 · 完整流程与代码整合
实战项目从原始数据到特征…