聚類分析方面的參考文獻(xiàn)（聚類分析選題）
本文目錄一覽：
FFPE單細(xì)胞技術(shù)打開腎癌診療研究藍(lán)海
1、FFPE單細(xì)胞技術(shù)在腎癌診療領(lǐng)域的研究中展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。通過一篇發(fā)表在Cancer research上的論文[1]，研究人員采用單細(xì)胞RNA測序（scRNA-seq）和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄激活測序（scATAC-seq）技術(shù)，深入探究了透明細(xì)胞腎癌(ccRCC)的基因表達(dá)和DNA調(diào)控特性。
解讀---熱圖
熱圖是一種利用顏色來代表數(shù)字的圖表，使得數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)更加直觀，對比更加明顯。熱圖的作用包括：（1）直觀地展示多個基因在不同樣本中的全局表達(dá)量變化；（2）展示多個基因在不同樣本中的表達(dá)量聚類關(guān)系。聚類是一種基于多組值間差異程度或相似程度的分析，通過對多組值進(jìn)行層級聚類，得到樣本間的遠(yuǎn)近關(guān)系。
熱圖是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，它由熱圖主體和組件構(gòu)成。主體通常按行和列劃分，中心部分展示了實驗數(shù)據(jù)的分布情況。組件包括標(biāo)題、分類圖、矩陣名稱和行列注釋，這些元素幫助解讀數(shù)據(jù)背后的含義。例如，橫坐標(biāo)代表樣本，縱坐標(biāo)表示基因，顏色（紅綠）代表表達(dá)量高低，紅色表示高表達(dá)，綠色表示低表達(dá)。
熱圖基本解讀 熱圖通過將數(shù)據(jù)矩陣中的值映射為顏色展示，顏色變化可視化比較數(shù)據(jù)。熱圖中每個單元格的顏色展示的是行變量和列變量交叉處的數(shù)據(jù)值的大小。若行為基因，列為樣品，則對應(yīng)基因在對應(yīng)樣品的表達(dá)值；若行和列都為樣品，展示的是對應(yīng)的兩個樣品之間的相關(guān)性。
rnaseq數(shù)據(jù)分析
1、RNA-seq（RNA測序）是一種先進(jìn)的轉(zhuǎn)錄組研究技術(shù)，它利用高通量測序平臺來直接測量細(xì)胞中的RNA分子數(shù)量。這種技術(shù)能夠提供關(guān)于基因表達(dá)的定量信息，包括未知基因的發(fā)現(xiàn)、已知基因的表達(dá)水平變化、以及可變剪接事件等。
2、進(jìn)行RNA-seq轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析，通常有兩種主要方法。一種是利用現(xiàn)成的軟件進(jìn)行分析，這種方式對新手友好，需要掌握的基本操作和原理。另一種則是自己下載并運(yùn)行各種Linux程序，適用于有計算機(jī)編程基礎(chǔ)及Linux命令操作能力的用戶，對新手來說挑戰(zhàn)較大。
3、RNA-Seq原始數(shù)據(jù)質(zhì)量控制(QC)是非常重要的一個環(huán)節(jié)，由于各種原因，例如測序平臺、實驗操作等，原始測序數(shù)據(jù)可能存在不少問題，如低質(zhì)量讀段、接頭序列、污染序列等。為了確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性，需要先進(jìn)行質(zhì)量控制。
人口老齡化主元回歸模型研究
1、摘要： 為研究人口老齡化與城市綜合發(fā)展水平之間的關(guān)系，以中國60個主要城市為研究對象，通過聚類分析，建立主元回歸模型進(jìn)行實證研究。
SPSS之層次聚類及主成分回歸
1、層次聚類法即系統(tǒng)聚類法，又稱分層聚類法。 打開SPSS，點擊“分析”、“分類”、“系統(tǒng)分類”。分別對“統(tǒng)計”、“圖”、“方法”、“保存”進(jìn)行如下操作，點擊“繼續(xù)”、“確定”。下面這步的“聚類方法”可分別采用“類平均法”、“最短距離法”、“最長距離法”。
2、對各個回歸系數(shù)的顯著性檢驗需用t檢驗；在聚類分析中，你選用了何種方法，若是快速聚類，則SPSS會按照你的要求直接給出結(jié)果的，若是分層聚類，則可從樹狀圖和冰柱圖（空格為類間分界，應(yīng)從最后一行向上觀察）中查找。
3、啟動SPSS分析工具：通過快捷方式打開SPSS分析工具，該工具在戴爾電腦上運(yùn)行，操作系統(tǒng)為Windows 10。 切換至變量視圖：在變量視圖中添加六個變量，包括“姓名”（字符串類型）以及“M”、“C”、“E”、“S”和“R”（數(shù)字類型）。 返回數(shù)據(jù)視圖：在數(shù)據(jù)視圖中輸入每個變量的相應(yīng)數(shù)據(jù)。