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包含每个样本的这些基因的甲基化状态。是否有可能同时基于表达和甲基化信息对基因和/或样本进行聚类？我知道如何在R即hclust(dist(M))中执行基本的层次聚类，但它只在一个矩阵上。有什么想法/建议吗？

Answer 1

您需要定义一个将两个矩阵都考虑在内的相似度。

天真地，这可能像这样简单

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

然而，集群通常对规模非常敏感，这些问题使得任何这样的方法都非常困难。抱歉-没有“正确”或自动解决此问题的方法。

Answer 2

如果你想在考虑基因表达和甲基化状态的情况下，根据样本的(不同)相似性对样本进行聚类，那么你可以认为所有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的矩阵，并计算该矩阵的dist()。

类似地，如果您希望根据基因的差异对其进行聚类，可以将两个矩阵连接到一个80x50000矩阵上

希望能有所帮助。