【cca分析图,CCa分析】然后cell2location使用变分贝叶斯推理来近似后验分布 ， 并相应地生成参数估计 。VPA，全称VariancePartitioningAnalysis，中文变成方差分解分析，本分析的目的是确定规定的环境因素对群落结构变化的解释比例 ， 10X单细胞空间关联分析方法总结和算法总结Cell2location采用分层贝叶斯框架，假设基因表达计数服从负二项分布 。
1、如图1为某种单基因遗传病的系谱图(相关基因用H、h表示(1)从图1的遗传图谱中 ， 我们可以看到性别、性状表现、亲子关系、世代数以及每个个体在一代中的位置 。(2)图2中的BclI酶是一种限制性酶，它能识别特定的核苷酸序列，并在特定的位点切割，使特定位点的磷酸二酯键断裂 。(3)-H基因突变成H基因时长度没有变化，所以突变是碱基对替换造成的 。如果突变发生在基因中间，相应蛋白质的氨基酸序列就会发生变化 。(3)已知图1中ⅰ1和ⅱ2正常，后代ⅱ1患病与否，说明是隐性遗传病 。从图3的电泳图谱可以看出，ⅰ2、ⅱ1和ⅱ3有相关的致病基因 ， 表明该基因位于 。是隐性致病基因 。那么ⅱ3的基因型就是xhxhxh，其子的基因型就是XhY或者XHY 。在基因诊断中，有142bp或99bp和43bp，三个片段同时出现的概率为0 。(4)如果2xxh嫁给一个病夫XHY，其儿子和女儿的基因型分别为xhxhxh和XhY，那么基因诊断结果如下:(5)根据题意，H基因突变为 。
2、10X单细胞空间联合 分析方法汇总及算法总结Cell2location采用分层贝叶斯框架，假设基因表达计数服从负二项分布 。首先，它使用外部scRNAseq数据作为参考来估计细胞类型特异性特征 。观察到的空间表达计数矩阵通过负二项式分布建模，其中基因的特定技术敏感性、基因和位置特异性加性移位被包括作为平均参数的一部分 。然后cell2location使用变分贝叶斯推理来近似后验分布，并相应地生成参数估计 。
DestVI通过连续的势变量来显式模拟细胞类型的变化，而不是将分析局限于细胞类型的离散视图 。这种连续的细胞内类型变化和相应的细胞类型特定的配置文件是通过条件深度生成模型，特别是使用解码器神经网络的变分推理来学习的 。在该方案中，分别为scRNAseq(scLVM)和ST数据(stLVM)构建了两种不同的隐变量模型(LVM) 。
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