非負矩陣分解(NMF)應用於scRNAseq的細胞分羣

非負矩陣分解（Non-negative Matrix Factorization，簡稱NMF）是一種矩陣分解技術，用於將資料矩陣分解為兩個或多個較小矩陣的乘積，這些較小矩陣的元素都是非負的。NMF特別適用於資料探勘和特徵提取，因為它能夠保留資料的結構和解釋性。




scRNA-seq資料通常由一個高維矩陣表示，每一行對應一個基因，每一列對應一個單細胞的基因表達譜。NMF在應用於scRNA-seq資料時，其目標是將原始的基因表達矩陣分解為兩個矩陣：基因因子矩陣和細胞係數矩陣。基因因子矩陣代表基因集，這些基因集可能對應於生物學過程或細胞狀態，而細胞係數矩陣描述了每個細胞在這些基因集上的活性程度。




透過對細胞係數矩陣進行聚類分析，研究人員可以識別具有相似表達模式的細胞，即細胞亞群，這對於理解組織中的細胞異質性以及發現新的細胞型別至關重要。




由於NMF僅產生非負的分量，這一特性使得它在處理基因表達資料時尤其有用，因為基因表達資料自然是非負的。此外，NMF的另一個優點是其結果容易解釋，因為基因集可以看作是組成細胞表達譜的基本構建塊。




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