小沐同学（AI）|单细胞测序100问(59)

Q：使用 Muon 存储多模态数据（扩展）

A：

尽管scanpy提供了PCA、UMAP和各种可视化等普遍适用的工具，但它主要是为RNA-Seq数据的分析而设计的。muon 通过为其他组学（例如染色质可及性 (ATAC) 或蛋白质 (CITE) 数据）提供预处理功能来填补这一空白。如上所述，μon 进一步提供了运行多组学算法的算法，这些算法从联合模态推断知识。例如，用户可以在单一模态上运行 PCA，但 muon 进一步提供以多种模态作为输入的多组学因子分析算法。

使用muon进行多模态数据分析涉及以下几个步骤：

1. 安装muon：

首先，您需要在您的计算机上安装muon。muon可以通过Python包管理器PyPI安装。您可以使用以下命令进行安装：

```

pip install muon

```

2. 获取数据集：使用muon的`mudatasets`功能来获取数据集。例如，如果您想要分析的是公开可用的10x Genomics Multiome数据集，您可以使用muon提供的工具来获取这些数据。

3. 选择模态：如果您的数据集包含多种模态，例如ATAC-seq和RNA-seq，您需要首先选择您想要分析的模态。例如，您可以选择ATAC模态进行子集分析。

4. 预处理数据：尽管muon是为多模态数据分析设计的，它仍然提供了一些预处理功能，这些功能可以用于单一模态数据，如ATAC-seq或CITE-seq。您可以使用muon中的模态特定模块来进行预处理。例如，对于ATAC-seq数据，您可以使用muon的ATAC模块进行特定的预处理步骤。

5. 运行多模态分析算法：在单一模态上运行如PCA这样的分析之后，muon提供了多模态因子分析算法，这些算法可以接受多个模态作为输入。这些算法可以帮助您从联合模态中推断出知识。

6. 使用muon API进行分析： muon API提供了模态特定的函数，这些函数在相应命名的模块中提供。同时，muon模块直接提供了用于联合分析模态的函数。

7. 进行高级分析：对于更高级的多模态数据分析，您可以使用muon提供的多模态转换方法。这些方法考虑到了不同模态可能来自不同的生成过程，并且它们的特征不可比较。

请注意，这里提供的步骤是一个简化的概述，实际的多模态数据分析可能会更加复杂，并且需要根据具体的数据和研究目标进行调整。对于最佳实践和完整的数据分析流程，建议阅读muon的相关章节以及其他多模态分析的文献。