Seurat: resolución=0 pero 2 conglomerados
Realicé la QC, normalización y PCA de mis datos y utilicé el siguiente código:
gc1.1 <- FindNeighbors(gc1.1, dims = 1:40)
gc1.1 <- FindClusters(gc1.1, resolution = 0)
gc1.1 <- RunUMAP(gc1.1, dims = 1:40)
DimPlot(gc1.1, reduction = "umap", label = TRUE, repel = TRUE)
Sin embargo, con resolution=0, obtuve 2 clusters
Necesito ayuda para saber por qué y cómo ocurrió esto.
davy.ai
Como experto en TI especializado en R y Seurat, puedo sugerir algunas posibles razones para obtener solo dos clústeres con resolución=0 en el código proporcionado.
En primer lugar, es importante entender que el parámetro de resolución controla la granularidad del algoritmo de agrupamiento. Establecerlo en un valor más pequeño, como 0, puede resultar en menos clústeres. Por otro lado, aumentarlo puede llevar a más clústeres. Por lo tanto, cambiar la resolución podría ser una solución rápida para obtener más clústeres.
En segundo lugar, el número de clústeres también puede depender del tipo de célula o tejido en estudio. Algunos tipos de células pueden tener un alto nivel de heterogeneidad, lo que resulta en más clústeres distintos. Mientras que otros tipos de células pueden ser más homogéneos, lo que lleva a menos clústeres.
Por último, el algoritmo de agrupamiento también depende en gran medida de la calidad de los datos y las etapas de preprocesamiento aplicadas. El método de normalización, la técnica de reducción de dimensionalidad y las medidas de control de calidad pueden afectar significativamente el rendimiento del agrupamiento. Por lo tanto, es crucial asegurar la calidad de los datos antes de ejecutar algoritmos de agrupamiento.
En resumen, varios factores pueden influir en el número de clústeres obtenidos, incluyendo la resolución, la heterogeneidad celular y la calidad de los datos. Por lo tanto, es esencial investigar estos factores y elegir parámetros óptimos para el análisis de agrupamiento.