聚类分析方面的参考文献（聚类分析选题）
本文目录一览：
FFPE单细胞技术打开肾癌诊疗研究蓝海
1、FFPE单细胞技术在肾癌诊疗领域的研究中展现出广阔的应用前景。通过一篇发表在Cancer research上的论文[1]，研究人员采用单细胞RNA测序（scRNA-seq）和单细胞转录激活测序（scATAC-seq）技术，深入探究了透明细胞肾癌(ccRCC)的基因表达和DNA调控特性。
解读---热图
热图是一种利用颜色来代表数字的图表，使得数据的呈现更加直观，对比更加明显。热图的作用包括：（1）直观地展示多个基因在不同样本中的全局表达量变化；（2）展示多个基因在不同样本中的表达量聚类关系。聚类是一种基于多组值间差异程度或相似程度的分析，通过对多组值进行层级聚类，得到样本间的远近关系。
热图是一种强大的数据可视化工具，它由热图主体和组件构成。主体通常按行和列划分，中心部分展示了实验数据的分布情况。组件包括标题、分类图、矩阵名称和行列注释，这些元素帮助解读数据背后的含义。例如，横坐标代表样本，纵坐标表示基因，颜色（红绿）代表表达量高低，红色表示高表达，绿色表示低表达。
热图基本解读 热图通过将数据矩阵中的值映射为颜色展示，颜色变化可视化比较数据。热图中每个单元格的颜色展示的是行变量和列变量交叉处的数据值的大小。若行为基因，列为样品，则对应基因在对应样品的表达值；若行和列都为样品，展示的是对应的两个样品之间的相关性。
rnaseq数据分析
1、RNA-seq（RNA测序）是一种先进的转录组研究技术，它利用高通量测序平台来直接测量细胞中的RNA分子数量。这种技术能够提供关于基因表达的定量信息，包括未知基因的发现、已知基因的表达水平变化、以及可变剪接事件等。
2、进行RNA-seq转录组数据分析，通常有两种主要方法。一种是利用现成的软件进行分析，这种方式对新手友好，需要掌握的基本操作和原理。另一种则是自己下载并运行各种Linux程序，适用于有计算机编程基础及Linux命令操作能力的用户，对新手来说挑战较大。
3、RNA-Seq原始数据质量控制(QC)是非常重要的一个环节，由于各种原因，例如测序平台、实验操作等，原始测序数据可能存在不少问题，如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性，需要先进行质量控制。
人口老龄化主元回归模型研究
1、摘要： 为研究人口老龄化与城市综合发展水平之间的关系，以中国60个主要城市为研究对象，通过聚类分析，建立主元回归模型进行实证研究。
SPSS之层次聚类及主成分回归
1、层次聚类法即系统聚类法，又称分层聚类法。 打开SPSS，点击“分析”、“分类”、“系统分类”。分别对“统计”、“图”、“方法”、“保存”进行如下操作，点击“继续”、“确定”。下面这步的“聚类方法”可分别采用“类平均法”、“最短距离法”、“最长距离法”。
2、对各个回归系数的显著性检验需用t检验；在聚类分析中，你选用了何种方法，若是快速聚类，则SPSS会按照你的要求直接给出结果的，若是分层聚类，则可从树状图和冰柱图（空格为类间分界，应从最后一行向上观察）中查找。
3、启动SPSS分析工具：通过快捷方式打开SPSS分析工具，该工具在戴尔电脑上运行，操作系统为Windows 10。 切换至变量视图：在变量视图中添加六个变量，包括“姓名”（字符串类型）以及“M”、“C”、“E”、“S”和“R”（数字类型）。 返回数据视图：在数据视图中输入每个变量的相应数据。