通过 共现热图(co-occurance heatmap)，我们可以用数值的方法定量地检查两个数据集的重叠程度。基于“最小值和”计算的重叠分数，是一种有效的方法来量化这种重叠。最小值和是指在每个对应位置上取两个分布中的较小值并进行求和。这种方法能够有效地反映两个概率分布在各个位置上的共同贡献。如果两个分布在某些位置上有较大的重叠，最小值和的值会较高，表示这两个分布在这些位置上的相似性较大。通过这种方式，可以直观且量化地评估两个数据集的相似程度。而且，最小值和的方法特别适合用于比较归一化后的概率分布或权重数据，因为它能展示两个分布在各个位置上的共同部分，而不被极端值所干扰。这使得它在处理复杂的数据集时，能够提供更加稳定和可靠的结果。
基于Seurat 整合分析创建“共现热图”（co-occurance）
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