非负矩阵分解(NMF)应用于scRNAseq的细胞分群

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF）是一种矩阵分解技术，用于将数据矩阵分解为两个或多个较小矩阵的乘积，这些较小矩阵的元素都是非负的。NMF特别适用于数据挖掘和特征提取，因为它能够保留数据的结构和解释性。




scRNA-seq数据通常由一个高维矩阵表示，每一行对应一个基因，每一列对应一个单细胞的基因表达谱。NMF在应用于scRNA-seq数据时，其目标是将原始的基因表达矩阵分解为两个矩阵：基因因子矩阵和细胞系数矩阵。基因因子矩阵代表基因集，这些基因集可能对应于生物学过程或细胞状态，而细胞系数矩阵描述了每个细胞在这些基因集上的活性程度。




通过对细胞系数矩阵进行聚类分析，研究人员可以识别具有相似表达模式的细胞，即细胞亚群，这对于理解组织中的细胞异质性以及发现新的细胞类型至关重要。




由于NMF仅产生非负的分量，这一特性使得它在处理基因表达数据时尤其有用，因为基因表达数据自然是非负的。此外，NMF的另一个优点是其结果容易解释，因为基因集可以看作是组成细胞表达谱的基本构建块。




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