使用两个矩阵进行聚类答案

【问题标题】：Clustering using two matrix使用两个矩阵进行聚类
【发布时间】：2016-05-27 21:55:27
【问题描述】：

我有两个矩阵，包含来自 40 个样本和 50000 个基因的信息。 Matrix Expr 包含每个基因和样本的基因表达； Matrix Methyl 包含每个样本的这些基因的甲基化状态。是否可以基于表达和甲基化信息进行聚类（在基因和/或样本上）？我知道如何在 R 中执行基本的层次聚类； hclust(dist(M)) 但它只在一个矩阵上。有什么想法/建议吗？

【问题讨论】：

标签： cluster-analysis

【解决方案1】：

您需要定义一个将两个矩阵都考虑在内的相似性。

天真地，这可能很简单

dist <- dist(A) + dist(B)

然而，集群通常对规模极为敏感，这些问题使任何此类方法都非常困难。抱歉 - 此问题没有“正确”或自动解决方案。

【讨论】：

也许我可以在每一列上使用 scale() 函数来缩放 expr 和甲基矩阵 .. 我会尝试
你当然可以。您应该问的问题是它如何影响您的结果。

【解决方案2】：

如果您想根据基因表达和甲基化状态的（不）相似性对样本进行聚类，那么您可以认为所有 50000 个基因的基因表达和基因甲基化状态都是每个样本的“特征”。

因此，您可以连接两个矩阵 Methyl 和 Expr，得到一个 40x100000 矩阵，并计算该矩阵的 dist()。

同样，如果您想根据基因差异对基因进行聚类，您可以将两个矩阵连接到一个 80x50000 矩阵上

希望对你有帮助。

【讨论】：

这里的问题是基因表达和甲基化使用两个不同的指标（具有非常不同的动态范围）来表达。