使用两个矩阵进行聚类

Question

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包含每个样品的这些基因的甲基化状态。是否有可能基于表达和甲基化信息进行聚类（基因和/或样本）？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..任何想法/建议？

Answer 1

如果您想根据基因表达和甲基化状态的（dis）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，您可以连接矩阵Methyl和Expr，产生40x100000矩阵，并计算该矩阵的dist（）。

同样，如果你想根据它们的差异聚类基因，可以将两个矩阵连接到80x50000矩阵

希望它有所帮助。

Answer 2

您需要定义一个考虑两个矩阵的相似性。

天真地，这可能就像

一样简单

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

然而，聚类通常对规模非常敏感，并且这些问题使得任何这样的方法非常困难。抱歉 - 此问题没有“正确”或自动解决方案。