使用高变基因（≈2000）来减少 scTenifoldKnk 的运行时间和内存是否推荐？

在逛GitHub时，找到了 scTenifoldKnk 作者面对上述提问给出的回答：

可以看出作者是不赞同这样做的，因为高变基因充满着不确定性（可能因为一些技术等原因）他支持我们先明确目标细胞群，然后把那些表达量极低、充满噪音的基因去掉。这样你才能得到一个数据质量高、网络骨架稳的输入矩阵，不过大家也不用担心表达量低的基因，scTenifoldKnk里有一个参数qc_minCells：An integer value. Defines the minimum number of cells a gene should be expressed in to be included in the analysis. By default, it's set to 25.他默认就把低于在25个细胞里表达的基因给去掉了，大家可以?一下看看参数介绍

?scTenifoldKnk

原文链接：使用高度可变的基因（≈2000）来减少 scTenifoldKnk 的运行时间和内存 – 是否推荐？ · Issue #33 · cailab-tamu/scTenifoldKnk — Using highly variable genes (≈2000) to reduce runtime and memory in scTenifoldKnk – is it recommended? · Issue #33 · cailab-tamu/scTenifoldKnkhttps://github.com/cailab-tamu/scTenifoldKnk/issues/33