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...
提问者自己的想法:直接对前面的umap降维结果取中心点 在我给出来解决方案之前,提问者自己的想法是:在Seurat对象reductions内写入新位置信息。 思路:DimPlot函数reduction参数可以选择不同的降维后坐标信息,如TSNE、UMAP、PCA。要获得平均位置可以考虑提取每个亚群的位置信息,使用mean函数求平均,再写入一个新建的reduction。...
不同于PCA、LDA等线性降维方法,tSNE和UMAP可以直接将高维空间的结构特征投影到低维空间(二维、三维)中。通俗地讲,就是用平面或立体空间内的点的疏密远近表现其在原本多维度状态下的疏密远近。降维过程如图1所示。 图1. tSNE和UMAP的算法共性 虽然tSN...
umap_pp <- DimPlot(sc_1, reduction = "umap") ggsave(umap_pp, file="umap_2.png", width=12, height=6) umap_2.png 非线性降维-tsne tsne需要先聚类再可视化: sc_2<-sc sc_2<-FindNeighbors(sc_2,dims=1:30)sc_2<-FindClusters(sc_2,resolution=0.05)sc_2<-RunTSNE(sc_2,dim.use=1:30...
但针对群体单细胞转 录组数据,tSNE是明显胜过PCA的方法。 针对转录组数据,tSNE和PCA有什么区别呢? 转录组数据是一种非常复杂的数据集,其检测基因数大。而且,随着检测样本数的增加 (例如,10X scRNA-Seq一次检测成干上万个细胞),数据复杂程度会大大提高。 PCA是线性降维的方法 以转录组数据为例,PCA的主要目的是...
因此，面对复杂的数据阵列，在聚类之前，一般采用 PCA 方法进行适度降维以降低计算量和噪音，然后用 Leiden 方法寻找降维空间中邻近细胞网络的模块。最后，采用 tSNE 和 UMAP 两种非线性降维方法分别对单细胞群聚类结果作可视化分析展示。Q：如何进行数据降维？降维的过程其实就是去繁存简，每个基因对细胞来讲都是一个...
UMAP在处理大数据时具有独特的优势 除了运行速度快,内存占用小等特点,UMAP在处理细胞学数据时还有一个大的优势,就是可以反映细胞群体之间分化的连续性和组织性。 tSNE和UMAP 对同一组数据分别进行tSNE和UMAP降维,该数据为多达30万个从8种不同组织富集得到的T细胞和NK细胞的样本,并使用Phenograph聚类把细胞分为6大类,...
好久不见!这期萌萌哥将介绍单细胞数据分析中的非线性降维也就是tSNE和UMAP算法。对于这两个算法,最重要的是要理解他们的目标和框架,萌萌哥在视频中做了详细解释。tSNE和UMAP也是单细胞分析中最长拿过来比较的两个可视化算法,大家更喜欢哪一个?欢迎评论, 视频播放量 709
5.1 PCA 我们常用的降维方法包括PCA、UMAP和tSNE。🤒Note!👀 这里需要跟大家强调一下log-transformation和normalization的重要性。 5.2 质控前 举个栗子🌰 不进行log-transformation或normalization。 聚成一团,根本没法看啊。🫠 代码语言:javascript 复制 ...
(4)reducedDims,即每个细胞的降维特征信息(主要有PCA、tSNE、uMAP三类) 2、R包准备与简单构建sce 2.1 R包安装 主要用到两个包:SingleCellExperiment,是构建sce对象的基础包;scater,是分析scRNA-seq的常用工具包之一。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...