gc5
2017-12-28 03:24:17 UTC
Megpróbálom megépíteni a The Tabula Muris Consortium et al. (pp).
Ez egy folyamat az egysejtű szekvenálási adatok előfeldolgozásához. Van egy lépés, amely nem egyértelmű:
A számlálást naplózással normalizáltuk (log (1 (N + szám N)), majd lineáris regresszióval skáláztuk az olvasások (vagy UMI-k) számához, az Rn45-ös leképezések és a riboszomális gének olvasásának százaléka.
Értem az első részt (feltételezem, hogy a log ebben a kontextusban log2), de segítségre van szükségem annak megértése, hogy miként lehet skálázni lineáris regresszióval az olvasások számával, az Rn45-ös leképezések és a riboszomális gének százalékos olvasásával.
Felvette a kapcsolatot a cikk szerzőivel? Jobb választ tudnának adni Önnek, és az Ön észrevételei / kérdései segítenek nekik javítani a dolgozatban, amikor azt megfelelően közzéteszik.
@gringer Igazad van, azért írtam ide, mert azt hittem, hogy van valamilyen szabványos eljárás.
A lineáris regresszió eléggé egyenes, de a visszahúzódás csak három értékkel szemben (ha jól értelmezem) recept a katasztrófára (ez sokkal rosszabbul hangzik, mint még az ERCC beugrása ... és ezek nem éppen ideálisak) ).
@DevonRyan, figyelmen kívül hagyva a regressziós értékek kis számát, hogyan skálázza a lineáris regressziót? Nem látom, hogy ebben az esetben hogyan alkalmazzák a lineáris regressziót. Bővebben tudsz részletezni (esetleg válaszsal)?
Kitaláltad, hogyan dolgozták fel a tabula muris adatait?
@yuqi_yuqi: https://bioinformatics.stackexchange.com/a/3225/1771