基因表达 算法程序

换句话说，GSVA把基因-2/数据从一个单一的基因矩阵表达矩阵转化为一个特定的基因集合。基因表达SOM spectrum的聚类分析与识别功能基因 Set不久前我接触到这样一个分析，给定基因 表达矩阵，通过自组织映射(。

GSVA的全称是geneset variation Analysis(基因set variance Analysis)，非参数无监督算法。与GSEA不同，GSVA不需要预先对样本进行分组，可以计算出每个样本中特定基因集合的富集分数。换句话说，GSVA把基因-2/数据从一个单一的基因矩阵表达矩阵转化为一个特定的基因集合。GSVA对基因的富集结果进行了量化，可以更方便地用于后续的统计分析。

与基因相比，这些表达集的“差异”更具有生物学意义和可解释性，可进一步用于肿瘤亚型的分类和其他与生物学意义紧密结合的研究。基本原理GSVA 算法接受基因 表达矩阵(log2标准化芯片数据或RNAseqcount数数据)和特定基因集的输入。

空间分辨转录组学的最新发展，使得全面测量基因 表达模式成为可能，同时保留了组织微环境的空间背景。在一个组织中解码spot的空间背景需要小心地使用它们的空间信息。为此，开发了graphettentinountooencoderframeworkstage。通过融合空间信息和基因表达spectrum，学习低维势嵌入，从而准确识别空间域。为了更好地刻画空间域边界的空间相似性，STAGATE采用了自适应学习的相邻点相似性的注意机制，并通过集成基因 表达的预聚类采用了可选的细胞型感知模块。

STAGATE可以显著提高空间域的识别精度，在保留空间表达模式的同时对数据进行去噪。重要的是，STAGATE可以扩展到多个连续的切片，以减少切片之间的批效应，并有效地从重建的3D组织中提取3D/domain。复杂组织的功能从根本上与不同细胞类型的空间背景有关。