生物学潜变量模型和降维技术旨在揭示复杂生物数据中隐藏的模式与结构。潜变量模型通过探索未直接观测到的变量（如基因表达和蛋白质网络背后的生物过程），帮助简化数据分析。降维方法（如主成分分析、t-SNE和UMAP）通过压缩高维数据，将其映射到低维空间，保留重要特征，促进数据可视化和解读。这些技术在基因组学、系统生物学及药物研发中广泛应用，有助于理解生物复杂性和疾病机制。

Many perturbations only affect a subset of the cells | ViaDean

参考文献

🗯️MATLAB片段

在 MATLAB 中，潜变量模型 (Latent Variable Models, LVMs) 和降维技术被广泛用于复杂数据的分析，例如基因表达数据或其他高维数据集。这些工具有助于揭示隐藏的结构并检测扰动（例如基因敲除或化学处理）在数据中的影响。以下是如何在 MATLAB 中使用这些技术来检测和分析选择性扰动效应的指南：

1. 潜变量模型 (LVMs) 简介

潜变量模型用于解释观察到的数据是由一些未被直接观测到的潜在因素驱动的。在分析选择性扰动效应时，潜变量模型可以帮助研究这些潜在结构是如何被扰动影响的。

MATLAB 中实现潜变量模型的工具：

• 因子分析 (Factor Analysis)：可以识别解释观测变量之间相关性的潜变量。
• 主成分分析 (PCA)：降维的经典方法，用于识别数据中方差最大的方向。
• 独立成分分析 (ICA)：分解出独立的成分。
• 统计建模工具箱：支持 SEM（结构方程模型）等复杂的潜变量建模。

2. 降维技术

降维用于将高维数据映射到低维空间，同时尽量保留有用的信息。对于检测扰动效应来说，这些技术非常有用。

常用的降维方法：

• 主成分分析 (PCA)：用于识别主要的变异方向。
• t-SNE：用于捕捉复杂数据中的局部关系。
• UMAP：能同时保留局部和全局数据结构。

3. MATLAB 中实现步骤

MATLAB 中有多种内置函数和工具箱可以实现潜变量模型和降维方法。

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