偷偷问一下，关注了吗？
内容获取
1、购买打包合集（2025KS微信VIP付费合集），价格感人，可以加入微信VIP群（答疑交流群，甚至有小伙伴觉得群比代码更好），可以获取建号以来所有内容，群成员专享视频教程，提前更新，其他更多福利！
2、《KS科研分享与服务》公众号有QQ群，进入门槛是20元（完全是为了防止白嫖党，请理解），请考虑清楚。群里有免费推文的注释代码和示例数据（终身拥有），没有付费内容，群成员福利是购买单个付费内容半价！
需要者详情请联系作者（非需要者勿扰，处理太费时间）：
NMF：非负矩阵分解，大家应该不会陌生，大家或多或少的听说过，我们之前介绍一个R包geneNMF（GeneNMF: 基于NMF（非负矩阵分解）的基因程序识别及可视化）替代NMF分析，有小伙伴说不正宗，这里我们介绍正式的NMF包，R语言版单细胞非负矩阵分解。关于它的原理不再多做介绍，可以关注它的paper，或者网上搜一搜优秀易懂的介绍。
github：https://github.com/renozao/NMF
大多数小伙伴有的疑问，我说两点：
第①：NMF算法并不是专门针对生信开发的，是一种分析方法而已，将其应用到单细胞。这就回答了很多人关心的一个问题，NMF只能用于肿瘤数据研究？（可能大家看到的绝大多数文章，大概率是网上帖子的介绍都是关于肿瘤的），并不是的！其他数据，实际情况符合下，也可以用这种方式进行数据分析！
第②：NMF在单细胞的应用中，主要集中在数据降维、亚群分析，以及基因表达模式分析（MEP）上，这种目前文章中用到最多的，但是不代表它只局限于此，可以发挥自己原创想象，或者参考其他优秀文章。
我们这个帖子，主要介绍上面两种应用，数据降维和基因表达模式分析（MEP），系统的演示了具体的使用方法和完整流程，分析及可视化，也终结了初学者的困惑，不知道如何下手。MEP的分析也是参考和总结了多篇高分优秀SCI论文（论文链接附上，以便于理解NMF的解读），我们做了一些的修改。但是提供了几个函数和几个作图内容！
快look look，纯代码实现的高分SCI论文常见图：
