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商会网站建设方案书,湘西网站建设,中国最大的网站,杭州市拱墅区住房与建设局网站Louvain算法是目前单细胞分析中最常用的聚类算法[1]#xff0c;Seurat/Scanpy/RaceID等单细胞分析工具都默认louvain算法。6天前HumanCell Atlas(HCA)团队发表在Nature Method上的单细胞分析流程中[2]#xff0c;默认的聚类算法是scran包的方法#xff1a;细胞间权重基于排序…     Louvain算法是目前单细胞分析中最常用的聚类算法[1]Seurat/Scanpy/RaceID等单细胞分析工具都默认louvain算法。6天前HumanCell Atlas(HCA)团队发表在Nature Method上的单细胞分析流程中[2]默认的聚类算法是scran包的方法细胞间权重基于排序计算(rank-based)聚类算法用Walktrap。这跟杰卡德距离Louvain算法的方法截然不同。       聚类算法孰优孰劣此前已经有人做过比较。2016年Scientific Reports上有一篇文章比较了igraph包里的8种聚类算法其中包括了Louvain和Walktrap[3]。测试结果的准确率Louvain和Walktrap相近。但是当节点数(细胞数)大于6000时Louvain的表现要优于Walktrap。    总结评测结果Louvain算法表现是最好的。但仍有不少文章选择其他聚类算法因为louvain算法有以下几个缺点社区划分的精度有局限性[4]分组内细胞分布密度的大小会影响亚群的鉴定[2];被鉴定为同一个分群的细胞群内存在两个没有连线的小分群[5]。    Leiden算法主要针对上述的第3个缺点对louvain算法进行优化[5]。    Leiden算法的命名来源于荷兰莱顿大学(Leiden University)。该算法由莱顿大学的三位研究员开发结果于今年3月份发表在Scientific Reports上。想了解louvain算法的聚类过程可以回顾往期文章 单细胞聚类(二)社区划分与模块度总结Leiden算法优化louvain的两个要点比louvain算法运行更快。针对louvain聚类结果中出现一些分群内部存在断链的现象(连线没有把所有细胞串起来存在明显亚群)进行优化分群更加合理可能得到更多亚群。图解leiden算法的操作过程我们可以把聚类过程当作体育课的一场游戏。学生是细胞在操场上站队(聚类)。模块度是体育老师检查学生站队是否合理。连线(细胞间权重)表示学生之间有一定的关系比如同班同学身高一致等。    经过学生的一阵骚动(初始划分聚类)之后初始的队伍出来了分成的三个队伍      这时体育老师出来看了看整体队形(模块度给聚类结果打分)感觉还不行(模块度分数偏低)需要调整分组站队。Leiden和louvain算法的调整策略不同(leiden优化的要点一)Louvain让每个同学去另外两个队伍每次换队伍都让体育老师评价一下Leiden只让每个同学去有连线的其他队伍节省时间。        当害羞同学从红队调整到绿队时体育老师发现队形变好看了(模块度打分提高了)。因为红队身高整体比绿队高害羞同学比较矮适合绿队。害羞同学刚开始站在红队是因为她跟红队是同班同学。        但害羞同学离开红队之后问题就来了。红队内部出现左右两个没有连线的小队耶小队和奸笑小队。Louvain算法没有检测这种内部断链的现象。尽管红队都是同班同学但内部还是有身高的差异耶小队比奸笑小队普遍矮小。之前不高不矮的害羞同学在的时候还能起到内部过渡的作用。当害羞同学离开之后红队内部出现两极化。        幸亏体育老师提前备课看了leiden算法及时将红队分开。(leiden优化要点二)    下课铃声响起体育老师手握Leiden书看着同学们完美的队形露出了满意的微笑。如果您对相关内容感兴趣欢迎关注本公众号“单细胞组学”。如果您对内容满意欢迎点击右下角 “在看”让更多感兴趣的朋友看到感谢参考文献[1] Blondel,Vincent D., et al. Fast unfolding of communities in large networks. Journal of statisticalmechanics: theory and experiment 2008.10 (2008): P10008.[2] AmezquitaR A, Lun A T L, Becht E, et al. Orchestrating single-cell analysis withBioconductor[J]. Nature Methods, 2019: 1-9.[3] YangZ, Algesheimer R, Tessone C J. A comparative analysis of community detectionalgorithms on artificial networks[J]. Scientific reports, 2016, 6: 30750.[4] FortunatoS, Barthelemy M. Resolution limit in community detection[J]. Proceedings of thenational academy of sciences, 2007, 104(1): 36-41.[5] Traag,Vincent A., Ludo Waltman, and Nees Jan van Eck. From Louvain to Leiden:guaranteeing well-connected communities. Scientific reports 9 (2019).
http://wiki.neutronadmin.com/news/268611/

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