scRNA-seq本 第4章をやる

[dogtk]

scRNA-seq本 第4章をやる

[dogTK]

@Taka0007
テスト

[Taka0007]

@dogTK
今週はこちらの進捗あまりないです、、
申し訳ありません。

[dogTK]

@Taka0007
あ、いえいえ！謝らないでください。こちらとしては生徒放置しないようにしようと進捗確認しているだけなので責めているわけではないです 🙇 自分のペースでゆるくやってください 👍

[Taka0007]

4章のPCAの実行の部分で本と違う結果が出てしまうのですが、原因ってわかったりするでしょうか…？
恐らくPCAの部分でPC_1の部分の符号が逆になってしまい、それ以降の結果も無茶苦茶になってしまいました、、
（Probbugフォルダにpngファイルを格納しています）

途中でpbmcを間違ったデータで上書きしてしまったことが原因だと推察していますので、明日改めてデータのDLから再スタートすることにさせていただきたいです。
よろしくお願いいたします。

[Taka0007]

@dogTK

https://github.com/dogTK/bioinfo-lecture/blob/main/Namatame/default-data/Probbug/chap4-PCA-output.txt

上記リンクにPCAの実行結果が入ってます！

https://github.com/dogTK/bioinfo-lecture/blob/main/Namatame/default-data/Probbug/Run-PCA.png

PCAのグラフはこちらです
よろしくお願いいたします。

[dogTK]

@Taka0007
グラフ確認できましたありがとうございます。
以前私もprcomp関数でRNA-seqデータを解析していたときに符号が逆転する現象に出会ったことがあります。
調べてみたのですが、PCAの計算過程における主成分の方向性が任意であるために起こるらしいです。重要な点は、主成分の方向が逆転しても、それによってデータの分散や相関構造が変わるわけではないので結果の解釈に影響しないというところです。

PCAでは、元のデータの分散を最大化する方向を見つけ出すことが目的です。この過程で、第1主成分（PC1）はデータの分散を最も大きく説明する方向を表し、第2主成分（PC2）はPC1に直交する方向で次に大きな分散を持つ方向を表します。しかし、これらの主成分の方向（ベクトルの向き）は、計算過程において正または負のどちらでもよいため、符号が逆になることがあります。

なので私の技術書のグラフと符号が逆転していてもそこまでセンシティブに扱う必要は無いのかなと思いました。

[dogTK]

@Taka0007
Iteration 49は金曜まででしたのでItration 50にしますね！（来週金曜まで）
現状こちらの進捗いかがでしょうか？

[Taka0007]

こちら、デフォルトデータでの4章の実装は終了しておりますので、帰宅次第コミットいたします。

→すみません、こちらバグがありました。

頂いたデータの方はフォルダ名が文字化けしていることを確認したため、その原因を調査中です。
(私のPCがWindowsであることが原因のような気がしています。)

51週目は、デフォルトデータでの5章の実装と、頂いたデータでの4章の実装を並行して行います。

[dogTK]

@Taka0007
確認しますので少しお待ち下さい!

[dogTK]

@Taka0007

4章のPCAの実行の部分で本と違う結果が出てしまう

実際の出力グラフみてもいいですか？