常见的scRNA-seq数据分析图主要包括两大方面,一个是细胞层面的聚类效果图,另一个是基因表达相关的图。 一 细胞的聚类效果图UMAP/t-SNE Seurat提供了t-SNE和UMAP的降维功能,通过非线性的方法将细胞在高维度的拓扑结构映射到二维平面中, 在其可视化效果图中能将细胞群分成不同的集群,通过注释显示出不同的细胞类型。
因此,可视化算法被用来创建一个二维图,从更多的重要成分总结scRNA-seq数据集。目前的最佳实践方法是UMAP,UMAP在很大程度上取代了t-SNE。t-SNE和UMAP的一个缺点是它们都需要一个用户定义的超参数,而结果可能对所选的值很敏感。 Unsupervised clustering 早在scRNA-seq出现之前,各种聚类方法就已经被开发出来,现有的工具...
UMAP可视化 整合后,我们可以使用PCA和Uniform Manifold Approximation and Projection(UMAP)等降维技术来可视化整合后的数据。虽然PCA将确定所有PC,但我们一次只能绘制两个。相反,UMAP将从任意数量的top PCs获取信息,以便在这个多维空间中排列细胞。它将在多维空间中获取这些距离,并尝试在二维中绘制它们。这样,细胞之间的距...
核心基因分为两类——核心转录因子和核心靶基因,核心转录因子可以结合到染色质开放区域(即peak),同时,这一个染色质开放区域又具有调控下游基因(核心靶基因)的可能,这样的TF-靶基因关系就构成了核心基因的调控网络。 (2)接着也可以进一步通过UMAP图来可视化核心基因及关联peak的分布情况,通过分布情况进一步确认核心基因...
除了cDC1_XCR1、cDC2_CD1C和pDC_LILRA4三种传统的DC细胞类型,作者还识别了一种非经典的DC细胞类型DC_LAMP3,其特征是LAMP3和CCR7的特异性表达。作者基于RNA速率分析认为LAMP3+DC可能来源于cDC2(UMAP显示了通过RNA速度推断的DC亚群的发...
母胎界面细胞类型的鉴定(UMAP) 特征选择可以删除无效基因,并识别最相关的特征(基因),以减少下游分析中使用的维度数量。通过执行特征选择来减少基因数量可以在很大程度上加速scRNA-seq数据的计算。差异表达基因的筛选在 bulk RNA-seq实验中是一种广泛应用的特征选择方法,但由于调用scRNA-seq数据需要预定的或同构的子总体...
除了cDC1_XCR1、cDC2_CD1C和pDC_LILRA4三种传统的DC细胞类型,作者还识别了一种非经典的DC细胞类型DC_LAMP3,其特征是LAMP3和CCR7的特异性表达。作者基于RNA速率分析认为LAMP3+DC可能来源于cDC2(UMAP显示了通过RNA速度推断的DC亚群的发育动力学)。 6.Tc17细胞存在于大多数胃肿瘤的TME中 ...
(A) 此处分析的 33,162 个细胞的均匀流形近似和投影 (UMAP),每个细胞的颜色编码为(从左到右):原始数据和整合数据中的相应患者、相关细胞类型和在该细胞中检测到的转录本 (UMI) 数量(对数刻度如插图中所定义)。K,千。(B) 细胞类型的代表性标记基因的表达。(C) 对于 9 个细胞簇中的每一个(从左到右):...
然而,MDS不能扩展到大规模scRNA-seq数据。新的证据表明,t-SNE和UMAP更适用于scRNA-seq数据,这些数据已广泛用于单细胞分析,用于数据可视化和细胞群体识别。然而,t-SNE通常受到限制,例如大规模scRNA-seq数据集的计算时间慢,并且全局数据结构没有得到保存。UMAP具有上述两个方面的优势,目前成为最流行的降维选择。
scRNA-seq:降维(PCA、tSNE、UMAP) #rna-seq原理 #rna-seq视频讲解 #rna-seq数据分析课程#rna-seq分析 #flowhub #生信分析 #生信实验室 #生信云 #rna-seq结果解读 我们现在完成了数据的预处理。是时候谈谈降维了。 我们不会详细介绍数学细节,而是旨在直观地了解降维方法(PCA、tSNE、UMAP)如何工作。我们想学习如...