UMAP损失函数使用的是二元交叉熵,对低维近高维远或低维远高维近的惩罚都较重,所以UMAP比tSNE更能体现真实的全局结构。 图2. CD8+ T细胞(绿色点)在tSNE中被分散到两个区域,且中间间隔了CD4+ T细胞(蓝色点),而在UMAP图中能很好地聚在一起。此外...
单细胞测序1一细胞分群图UMAP,tSNE 细胞分群/降纬聚类:PCA/UMAP/T-SNE 不同颜色代表不同细胞群 一个点即代表一个细胞; 对于表达数据,寻找的就是基因表的的特征,通过提取这个特征,将相似的细胞分为同一群 UMAP不但能够区分群,群和群的相似性也能照顾到(即距离相近) 缺点:细胞量多会分成很多小簇,会被别的簇...
tSNE的算法使得高维的相近距离在低维观测的时候有一定几率变成较远距离,可视化图上就会看起来不像是同一簇细胞。而UMAP虽然能比tSNE更好地将相似细胞簇聚集,不同类细胞簇分开,但当UMAP的计算距离和聚类的计算距离差异较大时,可视化结果就也会显示同一个细胞聚类被分了开来。 图7 tSNE可视化图中同类细胞来源不同的...
GPU版UMAP对比 4.检查质量控制指标 现在我们也可以在我们之前计算的 PCA、TSNE 或 UMAP 图中检查我们之前计算的质量控制指标,并识别出潜在的低质量的细胞。在论文中,我们一般会检查三个指标,nUMI计数,nGene计数,以及线粒体基因的比例。这里再重复一次,nUMI是基因数加上每个基因的数量,nGene代表的是基因的种类。
批次效应在 tSNE 或 UMAP 上看起来很难看,可能至少会有一个编辑抱怨它。 主要取决于想要在分析中实现什么目标,以及通过改变数据来消除批次效应是否真的会进一步推动这一目标。 例如,单细胞分析的一个共同目标是在实验中定义特定细胞类型特有的基因。从表面上看,将你的细胞类型分成多个簇似乎会阻碍这一努力。但是,所...
TSNE、UMAP的降维结果展示。 5.细胞类型注释 通过严格的生信打分算法和人工提供注释数据集进行细胞类型注释,并将结果映射回TSNE图,可以与每种抗体的TSNE图对应起来看,这样同时也能与注释结果互相印证,随着注释数据集的增加,注释结果也会更准确、更完善。细胞亚群的...
在基因表达标准化后，使用UMAP进行降维和聚类（图 1B）。这些细胞从基线和进展可以分为七种不同的主要...
#可以支持多线程、点赞,如果你下游参数都选择默认的话,这里要选择UMAP #每次降维可能效果均有细微差别,但是'umap.fast_sgd = FALSE' and 'cores = 1'可以保证结果相同 #试试设置随机数是否可以解决这个问题 #cds <- reduce_dimension(cds,reduction_method = 'tSNE',cores=5)#如果你还是想用tSNE ## 聚类分...
单细胞RNA测序最基本,也是最核心的分析为细胞群体聚类,常见的表现形式是t-SNE或UMAP聚类图,在细胞聚类的基础上分析细胞间基因表达差异、细胞分化时序或者发现鉴定罕见/新细胞群体。因此,根据细胞的特征性基因和特征性生物学功能去定义每一个细胞群体,是单细胞RNA测序最关键的部分。细胞属性定义常用的策略是基于大量实验...